.. _part3_chap12: *********************************************************************** Chapitre 12 : CMRules *********************************************************************** **Famille :** Sequential Rule Mining (règles **séquentielles**). Idée clé ======== **CMRules** découvre des **règles séquentielles communes à plusieurs séquences** : des règles :math:`X \Rightarrow Y` signifiant que si les items :math:`X` apparaissent, alors les items :math:`Y` apparaissent **plus tard** dans la même séquence — mesurées par **support** et **confiance** (à l'échelle de l'ensemble des séquences, pas d'une seule). L'idée : d'abord extraire des **règles d'association** classiques (rapide), puis **vérifier/filtrer** lesquelles respectent la contrainte d'**ordre** séquentiel — ce qui élague fortement l'espace de recherche. Principe par l'exemple ====================== Sur des séquences d'achats, une règle :math:`\{pain\} \Rightarrow \{beurre\}` indique que les clients qui achètent du pain achètent **ensuite** du beurre, dans une proportion suffisante de séquences (support) et avec une confiance suffisante. Article de référence ===================== Fournier-Viger, P., Faghihi, U., Nkambou, R., & Mephu Nguifo, E. (2012). *CMRules: Mining Sequential Rules Common to Several Sequences*. Knowledge-Based Systems, 25(1), 63–76 (Elsevier). — Implémentation : `SPMF (CMRules) `_.