Abstract Discovering mönster i en sekvens är en viktig aspekt av data mining. Ett populärt val av sådana mönster är episoder, mönster i sekventiella data som beskriver händelser som ofta förekommer i närheten av varandra. Episoder genomdriver också i vilken ordning händelserna tillåts inträffa. I detta arbete introducerar vi en teknik för att upptäcka slutna episoder. Att anta befintliga metoder för att upptäcka traditionella mönster, såsom slutna objekt, till episoder är inte enkelt. Först och främst kan vi inte definiera en unik stängning baserad på frekvens eftersom en episod kan ha flera slutna superepisoder. För att definiera ett slutenhet koncept för episoder behöver vi dessutom ett delförhållande mellan episoder, vilket inte är trivialt att definiera. Vi närmar oss dessa problem genom att införa stränga avsnitt. Vi hävdar att denna klass är allmän nog, och samtidigt kan vi definiera ett naturligt delförhållande inom den och använda det effektivt. För att bryta slutna avsnitt definierar vi en extra stängningsoperatör. Vi visar att denna stängning uppfyller de nödvändiga egenskaperna så att vi kan använda det befintliga ramverket för gruvslutna mönster. Upptäcka den sanna slutna episoder kan göras som ett efterbehandling steg. Vi kombinerar dessa observationer till en effektiv gruvalgoritm och demonstrerar empiriskt dess prestanda i praktiken.
REF föreslog att man skulle upptäcka slutna, stränga episoder.
Mining closed strict episodes
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}