A l'ere du Big Data, les profils d'utilisateurs deviennent de plus en plus diversifies et les donnees de plus en plus complexes, rendant souvent tres difficile l'exploration des donnees. Dans cet article, nous proposons une technique de reecriture de requetes pour aider les analystes a formuler leurs interrogations , pour explorer rapidement et intuitivement les donnees. Nous intro-duisons les requetes discriminantes, une restriction syntaxique de SQL, avec une condition de selection qui dissocie des exemples positifs et negatifs. Nous construisons un ensemble de donnees d'apprentissage dont les exemples positifs correspondent aux resultats souhaites par l'analyste, et les exemples negatifs a ceux qu'il ne veut pas. En utilisant des techniques d'apprentissage automatique, la requete initiale est reformulee en une nouvelle requete, qui amorce un proces-sus iteratif d'exploration des donnees. Nous avons implemente cette idee dans un prototype (iSQL) et nous avons mene des experimentations dans le domaine de l'astrophysique.
['Julien Cumin', 'Jean-Marc Petit', 'Fabien Rouge', 'Vasile-Marian Scuturici', 'Christian Surace', 'Sabina Surdu']
Requêtes discriminantes pour l'exploration des données