Sur le raffinement du skyline : Une approche utilisant le treillis des concepts formels flous

Les requêtes skyline constituent un outil approprié pour la prise de décisions intelligentes en présence de données multidimensionnelles lorsque différents, et souvent contradictoires, critères sont `a prendre en compte. Bas´e sur le concept de dominance de Pareto, ce type de requêtes permet d'extraire les objets les plus intéressants (les objets qui ne sont dominés par aucun autre objet au sens de Pareto) `a partir d'un ensemble de données. En pratique, le skyline calculé pourrait être de taille trop importante. Un tel scénario n'apporte pas assez d'information aux utilisateurs finaux. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour raffiner le skyline et donc réduire sa taille en utilisant des techniques empruntées de l'analyse des concepts formels flous. L'idée cl´e est de construire un treillis de concepts formels flous pour les objets skyline en se basant sur la distance entre chaque concept et le concept cible défini en fonction des critères skyline. Le skyline raffiné est donné par le concept qui contient k objets (où k est un paramètre défini par l'utilisateur) et ayant la distance minimale au concept cible. Une série d'expérimentations est menée pour démontrer la pertinence et l'efficacité de notre approche.