GraphMDL - sélection de motifs de graphes avec le principe MDL.

Plusieurs algorithmes de fouille de motifs ont ete proposes pour iden-tifier des structures recurrentes dans les graphes. Le principal defaut de ces ap-proches est qu'elles produisent generalement trop de motifs pour qu'une analyse humaine soit possible. Recemment, des methodes de fouille de motifs ont traite ce probleme sur des donnees transactionnelles, sequentielles et relationnelles en utilisant le principe MDL (Minimum Description Length). Dans ce papier, nous proposons une approche MDL pour selectionner un sous-ensemble representatif de motifs sur des graphes etiquetes. Une notion cle de notre approche est l'in-troduction de ports pour encoder les connections entre occurrences de motifs, sans perte d'information. Nos experiences montrent que le nombre de motifs est drastiquement reduit et que les motifs selectionnes peuvent avoir des formes complexes.