• La fouille de motifs sélective pour l'analyse de données et l'extraction de connaissances :
  Les méthodes associées servent alors à extraire de données un ensemble réduit de motifs pertinents et non redondants répondant aux besoins d'une application ou d'une requête utilisateur donnée. Les applications se situent dans le domaine de l'extraction de connaissances où des experts d'un certain domaine cherchent à améliorer leurs connaissances à travers l'analyse de données propres au domaine d'étude.
• L'apprentissage à partir de motifs :
  L'objectif des méthodes associées est alors de répondre à des problèmes de classification supervisée selon la présence de motifs caractéristiques dans l'objet à classifier. Ces motifs caractéristiques sont identifiés en fouillant un grand ensemble d'exemples. Les applications se situent dans le domaine de la reconnaissance de formes et de l'analyse de données en général, l'analyse marketing, l'analyse de réseaux, la chimio ou bio-informatique, etc.
• La fouille de graphes :
  Il s'agit d'un cas particulier de la fouille et de l'apprentissage à partir de motifs pour lequel les motifs et les données sont des graphes étiquetés ou éventuellement des sous-familles de graphes comme les arbres, les séquences... Les applications se situent dans l'analyse de réseaux, la reconnaissance de formes ou la chimio-informatique. Cet axe de recherche est complémentaire aux deux précédents.

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