




Projet/overview/What is Arval
The primary goal of Arval is to read diverse format from data miner tools and to extract assoaition model. 

Ce projet s'insère dans le thème " Extraction et Gestion des Connaissances " de l'équipe Connaissances, Informations et Données (CID) de l'IRIN (Institut de Recherche en Informatique de Nantes), et dans le sous-thème " Mesures de la qualité de la reconnaissance ".

Ce sous-thème a pour but de mettre au point des indices de mesure de qualité adaptés, pour rechercher le sous-ensemble de règles intéressantes parmi la masse généralement prohibitive de règles calculées par les algorithmes de découverte de connaissances non supervisée (quelques milliers, voire millions de règles). Cela nécessite la mise au point d'indices de qualité adaptés. Ces indices doivent permettre de quantifier l'intérêt d'une règle : 

du point de vue des buts de l'utilisateur (mesure subjective) 
du point de vue de sa pertinence sur les données traitées (mesure objective). Ce problème est d'autant plus délicat que l'on traite des règles d'associations admettant des contre-exemples (quasi-implications).
La recherche d'un sous-ensemble de règles intéressantes parmi la masse de règles calculées par les algorithmes de découverte de connaissances non supervisée (quelques milliers, voire millions de règles), nécessitent 

Il s'avère donc indispensable d'aider l'utilisateur dans sa tâche de fouille de données en lui donnant un classement de l'intérêt des règles selon des indices de qualité adaptés. Dans ce cadre, de nombreuses mesures de qualité objectives ont été proposées (Goodman et Smyth ont proposé la J-mesure, Gras a défini le concept d'intensité d'implication .....). 

Il s'agira de réaliser une plate-forme logicielle  pour aider la recherche sur la phase de validation du processus d'extraction des connaissances à partir des données, pour le cas précis des règles d'associations. Elle est destinée aux chercheurs de l'équipe CID de l'IRIN opérant sur le sous-thème 'Mesure de la qualité de la connaissance'.
Plus précisément, elle permettra de tester les indices de qualité objectifs des règles d'associations, extraites dans des BDD volumineuses, et obtenues par un algorithme de fouille de données. 


Le logiciel s'efforcera de remplir les objectifs généraux suivant : 

-	Standardisation des échanges (entrée / sortie)  des données entre les outils de Data Mining et la plate-forme, avec l'apport du PMML (Structure XML),
-	Implémentation et calcul des indices de mesure de qualités,
-	Simulation d'indice par une ou plusieurs analyse graphique dynamique et paramétrable.



History
Arva was started in July 2003, with the intention being to create a consistent xml.apache.org website, with a uniform, lightweight, easy-to-navigate layout and structure.
In addition, Forrest was to be a Sourceforge-like project management tool, complementing Jakarta Gump (hence the name 'Forrest'). 

Over time, the grander goals were shelved, and focus shifted to making Forrest a generic documentation tool, rather than something specific to xml.apache.org. 


History of Changes 
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Version 1.1-dev (September 4 2003) 
Version 1.1b (November 1 2002) 
 

Version 1.1-dev (September 4 2003)
 Updated build scripts: all build properties extracted into build.properties file. You can override them in local.build.properties file. (VG) 
 Added new fault code, DBE_CANNOT_READ (VG) 
 Added new service, MetaService. It provides access to the metadata. (VG) 
 Enable meta data in the system.xml file (VG) 
 XMLSerializable streamToXML method does not modify passed document. It uses provided document only as factory for nodes. (VG) 
 Webapp context renamed to /xindice (all lowercase). (VG) 
 When using xindice with Jetty, port is set to 8888. Documentation updated to reflect this. (VG) 
 JDK 1.4 works with Xindice and it is supported. (VG) Fixes bug 17035. 
 Collection meta data now has correct collection creation time. (VG) 
 Added XINDICE_DB_HOME environment variable and corresponding xindice.db.home system property. This property takes precedence over db location preferred by the driver (XindiceServlet prefers WEB-INF folder and embedded driver prefers directory where system.xml file is located). (VG) 
 Update ant to version 1.5.3 and move it into tools/ant/. Build script modified to call ant script instead of ant class. Compilation from the Cygwin environment now working. (VG) 
Version 1.1b (November 1 2002)
 Xindice has a new website. (VBO) 



software
Download Notes
This page gives access to source downloads of the latest releases for the Arval.


Version 1.1b1 - Binary (jar)


Pour que ça marche dans tous les cas
Il faut installer le JSDK 1.4 et utiliser le HTMLconverter qui est inclus. 
Merci à Alain PHOMMAHAXAY d'avoir trouvé cette solution. 
Si vous ne voulez (pouvez) pas installer la nouvelle version
Il faudra vous contenter de tester avec Internet Explorer sous Windows. 
Télécharger le .jar. 
Taper la commande java -jar htmlconv1_3.jar -gui 
Choisir le répertoire contenant le ou les fichiers HTML à convertir (bouton "Parcourir..."). 
Choisir le "Fichier modèle" : 
Standard (IE & Netscape Navigator) pour Windows et Solaris uniquement 
Cliquer sur "Convertir...", constater le nombre de fichiers traités, cliquer sur "OK", puis fermer la fenêtre. 
Il peut aussi être utile de lire la documentation. 
Attention ! 
Bien vérifier les droits d'accès du fichier HTML après la conversion. 


Instructions d'installation

Pour l'instant tout les fichiers nécessaires sont regroupés dans une archive exécutable. Il n'est donc pas nécessaire pour l'instant d'avoir recours à quelconque "install wizard" qui rendrait ML propriétaire Windows. 

ML est distribué sous 2 formes: un fichier JAR simplement contenant toutes les classes compilées nécessaires au bon fonctionnement du logiciel, mais sans les fichiers accessoires. La seconde forme est un fichier ZIP contennet et le fichier JAR et les fichiers accessoires. Les fichiers accesoires sont: les icônes, la liste des membres, les listes d'adresses e-mail pour SendMail, etc...
Si vous avez téléchargé le JAR faites un LiveUpdate dès le premier lancement.

Dans tous les cas, nous allons postuler pour la suite que vous avec dans un répertoire de votre disque dur (répertoire dans espace dans son chemin, par exemple C:\Program Files\ ou C:\Mes documents\ sont à proscrire) au moins le fichier ML.jar (ou ML-X.X.X.jar selon votre version du logiciel).

Si vous avez un environnement d'exécution Java (une JVM) bien configuré sur votre ordinateur (la configuration est automatique sous Windows et manuelle sous les Unices), il vous suffira de double-cliquer sur l'icône du fichier ML-X.X.X.jar que vous avez téléchargé dans la majorité des cas.

Si rien ne se passe au double-clic, il faut lancer une fenêtre de terminal (MS-Dos sous Windows), se placer dan le répertoire où se situe ML à l'aide de la commande cd et lancer ML grâce à la commande: java -jar ML-x.x.x.jar (remplacez les x par les chiffres qui correspondent à votre version).
ATTENTION: vous devez posséder un environnement d'éxécution Java configuré et en état de marche. (Pour plus d'informations consulter le chapitre sur le "JDK de Sun" des cours théoriques pour Windows et FAQ, partie pratique pour Linux, Java-France).
Pour tout problème, le support technique: narcanes@online.fr

 

Pour les débutants

1) Télécharger le fichier ML.X.X.X.jar et le placer dans un répertoire de votre disque dur. Ici nous avons choisi le nom de fichier ML.jar pour ne pas tout compliquer, qui est placé dans le répertoire C:\Windows\Bureau\java\

2) Lancer une fenêtre de commandes MS-DOS, soit en cliquant sur l'entrée "Commandes MS-DOS" du menu démarrer de Windows, soit en faisant Démarrer -> Exécuter et en tapant "Command.com" puis en cliquand sur OK. (Figure 1)

3) Se placer dans le répertoire choisi, ici, C:\windows\bureau\java\ à l'aide de la commande cd (Figure 2)

4) Lancer ML avec la commande java -jar ML.jar (Figure 3)


 

