La découverte des règles d'association dans un contexte distribué avec des données manquantes : Décomposition tensorielle

International audience ; Résumé. Le recueil des flux de données à travers des capteurs est devenu es-sentiel dans notre vie de chaque jour, allant de la surveillance du trafic en temps réel aux interventions d'urgence et de surveillance de la santé. Le volume des données entrant est généralement trop élevé pour être stocké et les calculs sur le flux doivent être exécutés en temps réel pour détecter rapidement des évé-nements intéressants (par exemple : la détection et la notification d'accident, le contrôle de congestion du réseau, gestion des pannes de réseau, détection d'in-trusion). Cependant, plusieurs de ces événements isolés peuvent également être conjointement surveillés et corrélés afin d'adapter le comportement du système et de prendre les mesures appropriées lors d'une détection d'anomalie. Dans cet article nous présentons une nouvelle technique permettant de découvrir les règles d'association manquantes dans un réseau multimodal. L'approche pro-posée est basée sur la décomposition d'un tenseur de confiance avec des valeurs manquantes. Elle est validée par des résultats expérimentaux qui montrent son importance et sa viabilité.