I detta dokument överväger vi problemet med att upptäcka sekventiella mönster genom att hantera tidsbegränsningar enligt definitionen i Gsp-algoritmen. Medan sekventiella mönster kan ses som tidsmässiga samband mellan fakta inbäddade i databasen där ansedda fakta endast är egenskaper hos individer eller observationer av individuellt beteende, syftar generaliserade sekventiella mönster till att ge slutanvändaren en mer flexibel hantering av de transaktioner inbäddade i databasen. Vi föreslår därför en ny effektiv algoritm, kallad Gtc (Graph for Time Constraints) för gruvdrift sådana mönster i mycket stora databaser. Det bygger på tanken att hantering av tidsbegränsningar i det tidigare skedet av datautvinningsprocessen kan vara mycket fördelaktigt. En av de viktigaste nya inslagen i vårt tillvägagångssätt är att hanteringen av tidsbegränsningar lätt kan beaktas i traditionella nivåvisa tillvägagångssätt eftersom det utförs före och separat från beräkningssteget i en datasekvens. Vårt test visar att den föreslagna algoritmen presterar betydligt snabbare än en toppmodern sekvensbrytningsalgoritm.
REF föreslog dock en effektivare algoritm än GSP som kallas "Graph for Time Constraint" (GTC) och som hanterade tidsbegränsningar före och separat från beräkningssteget i datasekvensen, vilket gör att den fungerar snabbast.
Efficient mining of sequential patterns with time constraints: Reducing the combinations
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}