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

Resume. Le recueil des flux de donnees a travers des capteurs est devenu es-sentiel dans notre vie de chaque jour, allant de la surveillance du trafic en temps reel aux interventions d'urgence et de surveillance de la sante. Le volume des donnees entrant est generalement trop eleve pour etre stocke et les calculs sur le flux doivent etre executes en temps reel pour detecter rapidement des eve-nements interessants (par exemple : la detection et la notification d'accident, le controle de congestion du reseau, gestion des pannes de reseau, detection d'in-trusion). Cependant, plusieurs de ces evenements isoles peuvent egalement etre conjointement surveilles et correles afin d'adapter le comportement du systeme et de prendre les mesures appropriees lors d'une detection d'anomalie. Dans cet article nous presentons une nouvelle technique permettant de decouvrir les regles d'association manquantes dans un reseau multimodal. L'approche pro-posee est basee sur la decomposition d'un tenseur de confiance avec des valeurs manquantes. Elle est validee par des resultats experimentaux qui montrent son importance et sa viabilite.