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<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=fr>FIASCO : un nouvel algorithme d'extraction d'itemsets fréquents dans les flots de données.</title>
<creator>Vinceslas, Lionel</creator>
<creator>Symphor, Jean-Émile</creator>
<creator>Mancheron, Alban</creator>
<creator>Poncelet, Pascal</creator>
<contributor>Groupe de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Antilles-Guyane (GRIMAAG) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor>
<contributor>Méthodes et Algorithmes pour la Bioinformatique (MAB) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor>
<contributor>Fouille de données environnementales (TATOO) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor>
<description>International audience</description>
<source>EGC: Extraction et Gestion des Connaissances</source>
<coverage>Nice, France</coverage>
<contributor>Fabrice Guillet</contributor>
<contributor>Brigitte Trousse</contributor>
<publisher>Cépaduès-Éditions</publisher>
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<source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00447421</source>
<source>Fabrice Guillet; Brigitte Trousse. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2008, Nice, France. Cépaduès-Éditions, RNTI-E-11, pp.235-236, 2008, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information</source>
<language>fr</language>
<subject lang=en>automata</subject>
<subject lang=en>frequent itemsets</subject>
<subject lang=en>data stream</subject>
<subject lang=en>knowledge discovery</subject>
<subject>[INFO.INFO-DS] Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS]</subject>
<subject>[INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]</subject>
<type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type>
<type>Conference papers</type>
<description lang=fr>Nous présentons dans cet article un nouvel algorithme permettant la construction et la mise à jour incrémentale du FIAθ : FIASCO. Notre algorithme effectue un seul passage sur les données et permet de prendre en compte les nouveaux batches, itemset par itemset et pour chaque itemset, item par item.</description>
<date>2008-01-29</date>
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