L'abondance des motifs g?n?r?s par les algorithmes d'extraction de connaissances repr?sente un grand probl?me dans le domaine de fouille de donn?es. Afin de faciliter l'exploration de ces motifs, deux approches sont souvent utilis?es: la premi?re consiste ? r?sumer les ensembles de motifs et la seconde approche repose sur la construction de repr?sentations visuelles de ces motifs. Cependant, les r?sum?s ne sont pas structur?s et ils sont propos?s sans m?thode d'exploration. D'autre part, les repr?sentations visuelles n'offrent pas une vue globale des ensembles de motifs. J'ai d?fini un cadre g?n?rique qui combine les avantages de ces deux approches. Il permet de construire des r?sum?s ? plusieurs niveaux de d?tail. De plus, ils sont structur?s sous forme de cubes sur lesquels des op?rateurs de navigation OLAP peuvent ?tre appliqu?s pour explorer les ensembles de motifs. Afin d'initialiser l'exploration, j'ai propos? un algorithme qui fournit un premier r?sum? de taille inf?rieure ? un seuil donn?. Enfin, le cadre est instanci? avec des r?gles d'association.
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