Ett idealiskt resultat av mönsterbrytning är en liten uppsättning informativa mönster, som inte innehåller redundans eller buller, som identifierar den centrala strukturen av de data som finns till hands. Standard frekventa mönster gruvarbetare inte uppnå detta mål, eftersom på grund av mönstret explosion typiskt mycket stort antal mycket redundanta mönster returneras. Vi strävar efter det idealiska för sekventiella data, genom att använda en mönsteruppsättning gruvan-ett tillvägagångssätt där, i stället för rankning mönster individuellt, vi betraktar resultat som en helhet. Mönsteruppsättningsbrytning har framgångsrikt tillämpats på transaktionsdata, men har förvånansvärt underskattats för sekventiella data. I detta dokument använder vi MDL-principen för att identifiera den uppsättning sekventiella mönster som sammanfattar data bäst. I synnerhet formaliserar vi hur man kodar sekventiella data med hjälp av sekventiella episoder, och använder den kodade längden som en kvalitetspoäng. Som sökstrategi föreslår vi två tillvägagångssätt: den första algoritmen väljer ett bra mönster från en stor kandidatuppsättning, medan den andra är en parameterfri när som helst algoritm som minor mönster sätter direkt från data. Experimentering på syntetiska och verkliga data visar att vi effektivt upptäcker små uppsättningar av informativa mönster.
Tatti m.fl. ta itu med problemet med att sammanfatta en datasekvens med den "bästa" uppsättning seriella episoder baserat på MDL-principen REF.
The long and the short of it: summarising event sequences with serial episodes
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}