Une mesure probabiliste contextuelle discriminante de qualité des règles d'association

L'analyse formelle et statistique des indices permettant d'evaluer l'intensite des regles d'association est fondamentale pour controler l'extraction et la gestion de connaissances dans les bases de donnees. L'indice probabiliste implicatif usuel de vraisemblance du lien evaluant de facon intrinseque une regle d'association, rencontre significativement le concept d'interet d'une regle. Cependant, si le nombre d'observations augmente suffisamment, cet indice n'est plus discriminant pour la comparaison mutuelle de plusieurs regles. Le but de cet article est de montrer et de valider l'extension discriminante de ce type d'indice. Cette derniere s'effectue dans le contexte d'un ensemble de regles d'association d'une facon qui s'inspire de la methode de construction d'un indice de similarite probabiliste dans la classification hierarchique AVL (Analyse de la Vraisemblance des Liens). Nous avons conformement a un protocole experimental adequat ou le nombre d'objets augmente, etudie le comportement du nouvel indice probabiliste normalise. Ce dernier s'avere toujours discriminant. D'autre part, il tend vers une valeur intuitivement raisonable compte tenu du contexte des autres regles d'association. Cette valeur limite nous permettra de situer l'interet relatif d'une regle.