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L'intérêt d'utiliser cette approche se situe à deux niveaux :
Au niveau de la description, il est possible de concevoir un modèle
d'organisation des connaissances selon différents points de vue détaillés au
chapitre 4. L'idée principale est de proposer à un utilisateur quelconque du
système un questionnaire sous la forme d'un guide d'observation (comment
observer ?) avec le principe de pouvoir décrire du niveau le plus général au
niveau le plus particulier (en partant de la racine !) selon différentes directions
(dépendances et spécialisations). Ce guide est l'ossature du questionnaire, il
n'est pour autant pas contraignant : si l'utilisateur désire directement décrire un
objet à un niveau donné de la structure proposée, le questionnaire va inférer
l'existence des objets dont il dépend avant de permettre la description de l'objet.
Au niveau de la classification, une procédure de filtrage des objets et des
attributs pertinents dans le contexte d'un noeud de l'arbre de décision permet de
contraindre l'espace des tests possibles pour le calcul du gain d'information.
Pour ID3, le gain d'information est calculé pour tous les attributs qui
n'apparaissent pas déjà dans le chemin courant de l'arbre (menant de la racine au
noeud courant). Pour KATE, seuls les descripteurs applicables au noeud courant
sont pris en compte pour le calcul du gain d'information de chacun d'eux (voir
plus bas).
KATE n'est donc pas une nouvelle technique d'induction àpart entière, elle
représente une extension des algorithmes ID3 et Neddie pour le traitement de
données complexes. Pour comprendre sur un exemple simple le principe de la
discrimination par arbre selon ID3, on peut se référer à [Quinlan, 1983] et
[Manago, 1988]. En analyse des données, il s'agit d'un processus analogue de
segmentation [Diday, 1982].
Pour sa part, KATE teste systématiquement le gain d'information d'un attribut
associé à un objet. Il exploite la structure des schémas pour engendrer
dynamiquement les tests dont le gain d'information va être calculé [Manago et
al., 1991].
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