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 ==== Existant ====
 Dans ce contexte, l'équipe Data Mining and Machine Learning (DM2L, LIRIS) s'intéresse à expliquer les changements des valeurs de mesures topologiques d'un noeud dans un graphe dynamique par la variation des valeurs de ses attributs dans le passé. En d'autre termes, on cherche à répondre à la question suivante "Quels sont les changements des propriétés d'un noeud qui vont, plus tard, changer aussi son rôle dans le graphe ?". Pour cela, un algorithme a été défini afin d'extraire des motifs gâchettes illustrés dans la figure 1. On note a+ la variation positive (supérieure à 2) des valeurs de l'attribut a entre deux pas de temps consécutifs. On observe alors le motif [ {a+,b+},{c-},{deg+} ] qui se lit "La variation positive forte de la valeur de a et b est suivie d'une variation négative forte de c, finalement suivie par une variation positive forte du degré du noeud considéré. Sur la figure, on voit que ce motif est supporté par 2 noeuds. Etant donnée un graphe dynamique attribué, l'objectif de l'algorithme est alors d'extraire tous les motifs gâchettes respectant certaines propriétés bien définies.
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Marc Plantevit