Abstract-Sequential mönster mining är ett viktigt data mining problem med breda tillämpningar. Men det är också ett svårt problem eftersom gruvdriften kan behöva generera eller undersöka ett explosionsartat antal mellanliggande delsekvenser. De flesta av de tidigare utvecklade sekventiella gruvmetoderna, t.ex. GSP, utforskar en metod för generering och provning av kandidater [1] för att minska antalet sökande som ska undersökas. Detta tillvägagångssätt kan dock inte vara effektivt i gruvdrift stora sekvensdatabaser med många mönster och / eller långa mönster. I detta dokument föreslår vi en projektion baserad, sekventiell mönstertillväxt för effektiv gruvdrift av sekventiella mönster. I detta tillvägagångssätt projiceras en sekvensdatabas rekursivt i en uppsättning mindre projicerade databaser, och sekventiella mönster odlas i varje projicerad databas genom att utforska endast lokalt frekventa fragment. Baserat på en inledande studie av det mönster tillväxtbaserade sekventiella mönstret gruvdrift, FreeSpan [8], föreslår vi en mer effektiv metod, kallad PSP, som erbjuder ordnad tillväxt och minskade projicerade databaser. För att ytterligare förbättra prestandan utvecklas en pseudoprojektionsteknik i PrefixSpan. En omfattande prestandastudie visar att PrefixSpan, i de flesta fall, överträffar en priori-baserad algoritm GSP, FreeSpan och SPADE [29] (ett sekventiellt mönster gruvalgoritm som antar vertikalt dataformat), och PrefixSpan integrerad med pseudoprojektion är snabbast bland alla testade algoritmer. Dessutom kan denna gruvmetod utvidgas till att omfatta gruvdriftens sekventiella mönster med användardefinierade begränsningar. Det höga löftet om mönster-tillväxt tillvägagångssätt kan leda till ytterligare utvidgning till effektiv gruvdrift av andra typer av frekventa mönster, såsom frekventa understrukturer.
Jian Pei et al., Ref föreslog en projektion-baserad, sekventiell mönstertillväxt metod för effektiv gruvdrift av sekventiella mönster.
Mining sequential patterns by pattern-growth: the PrefixSpan approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}