Abstract-Mining kunskap om beställning från sekvensdata är ett viktigt problem med många applikationer, såsom bioinformatik, webbbrytning, nätverkshantering och intrångsdetektering. Till exempel, om många kunder följer en partiell order i sina inköp av en serie produkter, kan den partiella ordern användas för att förutsäga andra närstående kunders framtida inköp och utveckla marknadsföringskampanjer. Dessutom kan vissa biologiska sekvenser (t.ex., microarray data) samlas baserat på de partiella klasser som delas av sekvenserna. Eftersom en uppsättning objekt, en total ordning av en delmängd av objekt kan representeras som en sträng. En strängdatabas är en multiuppsättning strängar. I detta dokument identifierar vi ett nytt problem med gruvdrift ofta stängda partiella order från strängar. Frekvent slutna partiella order fångar den icke-redundanta och intressanta beställningsinformation från strängdatabaser. Viktigt är att gruvdrift ofta stängda partiella beställningar kan upptäcka meningsfull kunskap som inte kan avslöjas av tidigare data mining tekniker. Problemet med gruvdrift ofta stängda partiella order är dock utmanande. För att ta itu med problemet utvecklar vi Frecpo (för Frequent stängd partiell ordning), en praktiskt taget effektiv algoritm för gruvdrift den kompletta uppsättningen ofta stängda partiella order från stora strängdatabaser. Flera intressanta beskärning tekniker utformas för att påskynda sökningen. Vi rapporterar en omfattande resultatstudie om både verkliga datamängder och syntetiska datamängder för att illustrera effektiviteten och effektiviteten i vår strategi.
I REF stängs partiella order utan att upprepa symboler bryts med hjälp av itemset gruvalgoritm på uppsättningen av partiella order grafkanter.
Discovering Frequent Closed Partial Orders from Strings
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}