Abstract-Osäkerhet är vanligt i verkliga applikationer, till exempel i sensornätverk och flytta objektspårning, vilket resulterar i stort intresse för itemet gruvdrift för osäkra transaktionsdatabaser. I detta papper fokuserar vi på mönsterbrytning för osäkra sekvenser och introducerar probabilistiska frekventa rumsliga-temporala sekventiella mönster med gapbegränsningar. Sådana mönster är viktiga för upptäckten av kunskap med tanke på osäkra kursdata. Vi föreslår en dynamisk programmeringsmetod för att beräkna sannolikheten för dessa mönster, som har linjär tids komplexitet, och vi utforskar dess inbäddning i mönsterräkningsalgoritmer med hjälp av både bredd-första sökning och djup-första sökstrategier. Vår omfattande empiriska studie visar effektiviteten och effektiviteten hos våra metoder för syntetiska och verkliga datauppsättningar.
En dynamisk programmeringsmetod används för att bryta probabilistiska rumsliga-temporala frekventa sekventiella mönster REF.
Mining Probabilistic Frequent Spatio-Temporal Sequential Patterns with Gap Constraints from Uncertain Databases
{'venue': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'journal': '2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}