Abstrakt. I denna artikel presenterar vi SPADE, en ny algoritm för snabb upptäckt av sekventiella mönster. De befintliga lösningarna på detta problem gör upprepade databassökningar och använder komplexa hashstrukturer som har dålig lokalitet. SPADE använder kombinatoriska egenskaper för att bryta ner det ursprungliga problemet i mindre sub-problem, som kan lösas självständigt i huvudminnet med hjälp av effektiva lattice söktekniker, och med hjälp av enkla gå operationer. Alla sekvenser upptäcks i bara tre databasavsökningar. Experiment visar att SPADE överträffar den bästa tidigare algoritmen med en faktor av två, och genom en storleksordning med vissa förbehandlade data. Den har också linjär skalbarhet med avseende på antalet indatasekvenser och ett antal andra databasparametrar. Slutligen diskuterar vi hur resultaten av sekvensbrytning kan tillämpas i en verklig applikationsdomän.
Zaki m.fl. Föreslagna SPADE REF för att belysa frekventa sekvenser med hjälp av effektiva lattice söktekniker och enkel gå operationer baserat på ID-List datastruktur.
SPADE: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}