Les méthodes de fouille de motifs séquentiels fréquents ont donné lieu, depuis le travail fondateur de Agrawal et Srikant (1995), à un grand nombre de travaux de recherche. La librairie TraMineR pour l’environnement statistique R cherche à rendre ces méthodes accessibles aux chercheurs de divers domaines désirant analyser ou visualiser des ensembles de séquences d’événements. Il est à noter que TraMineR n’est pas adapté à l’étude d’une séquence unique d’événements. La librairie est disponible sur le CRAN (Comprehensive R Archive Network) et possède une aide en ligne ainsi qu’un manuel de l’utilisateur détaillé (Gabadinho et al., 2009). TraMineR offre les fonctionnalités pour séquences d’événements suivantes : – l’importation et la conversion de plusieurs formats de données et leur transformation en séquences d’événements, – l’extraction des motifs séquentiels fréquents, en prenant en compte des contraintes temporelles telles que le temps maximum entre deux événements ou la taille de la fenêtre, – le calcul de mesure de dissimilarité entre séquences d’événements afin de procéder, par exemple, à une classification non-supervisée des séquences (Studer et al., 2010) – l’identification des motifs séquentiels fréquents les plus discriminants par rapport à une autre variable d’intérêt en se basant sur des tests du χ de Pearson (Studer et al., 2010), – la visualisation des motifs séquentiels discriminant à l’aide des résidus,
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Sébastien Massoni,et al.
Career-Path Analysis Using Optimal Matching and Self-Organizing Maps
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2009,
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P. Heuveline,et al.
Diversity and change in Cambodian households, 1998–2006
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2008,
Journal of population research.
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Classer, discriminer et visualiser des séquences d'événements
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2010,
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Ramakrishnan Srikant,et al.
Mining sequential patterns
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1995,
Proceedings of the Eleventh International Conference on Data Engineering.
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Kori Inkpen Quinn,et al.
Getting the Picture: Examining How Feedback and Layout Impact Mobile Device Interaction with Maps on Physical Media
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2009,
2009 International Symposium on Wearable Computers.
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Gilbert Ritschard,et al.
Extraction de règles d'association séquentielle à l'aide de modèles de durée
,
2010,
EGC.