Analyse de comportements relatifs exceptionnels expliquée par des textes : les votes du parlement européen

Charles de Lacombe (1) , Antoine Morel (2) , Adnene Belfodil (3) , François Portet (4) , Cyril Labbé (5) , Sylvie Cazalens (1) , Marc Plantevit (3) , Philippe Lamarre (1)

1 BD - Base de Données
2 ESPE Paris - Université Paris-Sorbonne - Paris 4 - École supérieure du professorat et de l'éducation - Académie de Paris
3 DM2L - Data Mining and Machine Learning
4 GETALP - Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole
5 SIGMA - Systèmes d’Information - inGénierie et Modélisation Adaptables

L'algorithme de fouille DEBuNk permet d'identifier des groupes et des contextes montrant un comportement relatif exceptionnellement différent par rapport à celui généralement observé pour ces mêmes groupes. Pour rendre la compréhension et l'interprétation des résultats plus aisées, l'interface graphique inclut un module de génération de texte qui transcrit les motifs trouvés en langage naturel. Nous illustrons notre approche avec la plateforme web ANCORE, sur les données de vote du parlement européen durant les deux derniers mandats.

Domaines: Base de données [cs.DB]

Charles de Lacombe, Antoine Morel, Adnene Belfodil, François Portet, Cyril Labbé, et al.. Analyse de comportements relatifs exceptionnels expliquée par des textes : les votes du parlement européen. Extraction et Gestion des connaissances (EGC), Jan 2019, Metz, France. pp.437--440. ⟨hal-02009172⟩