Abstract
Le paradigme des flots de données rend impossible la conservation de l'inté- gralité de l'historique d'un flot qu'il faut alors résumer. L'extraction d'itemsets fréquents sur des fenêtres temporelles semble tout à fait adaptée mais l'amoncellement des résultats indépendants rend impossible l'exploitation de ces résultats. Nous proposons une struc- ture basée sur les hiérarchies des données afin d'unifiant ces résultats. De plus, puisque la plupart des données d'un flot présentent un caractère multidimensionnel, nous intégrons la prise en compte d'itemsets multidimensionnels. Enfin, nous pallions une faiblesse ma- jeure des Tilted Time Windows (TTW) en prenant en compte la distribution des données.