Within multi-domain sentiment analysis, we study how different domain-dependent polarities can be learned for the same concepts. To this aim, we extend an existing approach based on the propagation of fuzzy polarities over a semantic graph capturing …
The identification of condition specific gene sets from transcrip- tomic experiments has important biological applications, ranging from the discovery of altered pathways between different phe- notypes to the selection of disease-related biomarkers. …
To support knowledge discovery from data, many pattern mining techniques have been proposed. One of the bottlenecks for their dissemination is the number of computed patterns that appear to be either trivial or uninteresting with respect to available …
Pour assister la découverte de connaissances à partir de données, de nombreuses techniques de calcul de motifs ont été proposées. L’un des verrous à leurs disséminations est que nombre des motifs extraits apparaissent triviaux et/ou inintéressants au …
Les graphes orientés attribués sont des graphes orientés dans lesquels les nœuds sont associés à un ensemble d’attributs. De nombreuses données, is- sues du monde réel, peuvent être représentées par ce type de structure, mais encore peu d’algorithmes …
Directed acyclic graphs can be used across many application domains. In this paper, we study a new pattern domain for supporting their analy- sis. Therefore, we propose the pattern language of weighted paths, primitive constraints that enable to …
Frequent pattern mining is an important data mining task with a broad range of applications. Initially focused on the discovery of frequent itemsets, studies were extended to mine structural forms like sequences, trees or graphs. In this paper, we …
Les graphes orientés acycliques attribués peuvent être utilisés dans beaucoup de domaines applicatif. Dans ce papier, nous étudions un nouveau domaine de motif pour permettre leur analyse : les chemins pondérés fréquents. Nous proposons en …
L’extraction de motifs fréquents est une tâche importante en fouille de données. Initialement centrés sur la découverte d’ensembles d’items fréquents, les premiers travaux ont été étendus pour extraire des motifs structurels comme des séquences, des …