MATILDA

MATILDA est un système de découverte de règles logiques depuis des bases de données relationnelles.

🚀 Quick Start avec CLI

MATILDA dispose maintenant d'une interface en ligne de commande unifiée pour toutes les opérations:

# Aide générale
python cli.py --help

# Commandes principales
python cli.py validate --auto                    # Valider les métriques
python cli.py benchmark --algorithm spider       # Lancer benchmark
python cli.py metrics --all                      # Calculer métriques
python cli.py test --all                         # Lancer tests
python cli.py clean --cache                      # Nettoyer
python cli.py report --latex                     # Générer rapports
python cli.py info --scripts --results           # Informations projet

📚 Documentation complète: Voir CLI_GUIDE.md

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📦 Installation

Installation

Download database requirements

macOS:

brew install mysql-client@8.4

Linux:

sudo apt-get install mysql-client-8.4

Windows:

choco install mysql --version=8.4

Set up Python3 virtual environment

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`
pip3 install -r requirements.txt

Run the application

1. Activate the virtual environment:

source venv/bin/activate  # On Windows use `venv\Scripts\activate`

2. Start the application:

cd src 
python main.py

Optional: Run AnyBURL

To use the AnyBURL algorithm, download the AnyBURL jar from the official page and either:

• place it under src/algorithms/bins/anyburl/ (any *.jar filename), or
• set the environment variable ANYBURL_JAR to the absolute path of the jar.

Then set algorithm.name: "ANYBURL" in your config and run as usual.

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📊 Benchmarking & LaTeX Tables (NEW!)

Besoin de benchmarker MATILDA pour une publication ?

One-Click Solution ⭐

# Benchmark complet : tous algorithmes × tous datasets × N runs + table LaTeX
python run_full_benchmark.py --runs 5

Ce qu'il fait :

• ✅ Exécute MATILDA, SPIDER, ANYBURL, POPPER sur tous datasets
• ✅ Répète N fois, calcule moyenne ± écart-type
• ✅ Génère table LaTeX professionnelle automatiquement
• ✅ Sauvegarde résultats et statistiques en JSON

Durée : 1-2 heures (5 runs)
Output : data/output/benchmark_table_*.tex

Trois Scripts Disponibles

Script	Usage	Vitesse	Statistiques
run_full_benchmark.py	Benchmark complet (tous algos)	🐢🐢 1-4h	✅ Oui
run_benchmark.py	Benchmark 1 algo avec stats	🐢 5-30 min	✅ Oui
generate_latex_table.py	Table depuis résultats existants	⚡ < 1s	❌ Non

Exemples

# Benchmark complet pour article (recommandé)
python run_full_benchmark.py --runs 5

# Benchmark rapide (test)
python run_full_benchmark.py --runs 3 --algorithms MATILDA SPIDER

# Table immédiate depuis résultats existants
python generate_latex_table.py --detailed

# Avec fichier de configuration
python run_full_benchmark.py --config benchmark_config.yaml

Documentation Complète

• BENCHMARKING_QUICKSTART.md - Guide de démarrage rapide ⭐
• IMPLEMENTATION_COMPLETE.md - Résumé de l'implémentation
• WHICH_SCRIPT.md - Arbre de décision : quel script choisir ?
• FULL_BENCHMARK_GUIDE.md - Guide run_full_benchmark.py
• LATEX_TABLES_GUIDE.md - Guide run_benchmark.py
• LATEX_README.md - Guide generate_latex_table.py
• benchmark_config.yaml - Exemple de configuration

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