Sammanfattning Att upptäcka kontraster mellan datainsamlingar är en viktig uppgift inom datautvinning. I detta papper introducerar vi en ny typ av kontrastmönster, en så kallad Minimal Distinguishing Subsequence (MDS). En MDS är en minimal undersekvens som förekommer ofta i en klass av sekvenser och sällan i sekvenser av en annan klass. Det är ett naturligt sätt att representera stark och koncis kontrastinformation mellan två sekventiella datauppsättningar och kan vara användbart i tillämpningar som proteinjämförelse, dokumentjämförelse och bygga sekventiella klassificeringsmodeller. Gruv MDS-mönster är en utmanande uppgift och skiljer sig avsevärt från gruvkontrast mellan relations-/transaktionsdata. En särskilt viktig typ av begränsning som kan integreras i gruvprocessen är gaprestriktionen. Vi presenterar en effektiv algoritm som kallas ConSGapMiner (Contrast Sequences with Gap Miner), för att bryta alla MDS som uppfyller en minimal och maximal gaprestriktion, plus en maximal längdrestriktion. Den använder högeffektiv bitset och boolean verksamhet, för kraftfull gap-baserad beskärning inom en prefix tillväxtram. En prestandautvärdering med både glesa och täta dataset, visar skalbarheten hos ConSGapMiner och visar dess förmåga att bryta mönster från högdimensionella dataset vid låga stöd.
I REF, en minimal särskiljande undersekvens som förekommer ofta i de positiva sekvenser och sällan i de negativa sekvenser föreslås, där den maximala gap restriktion definieras.
Mining minimal distinguishing subsequence patterns with gap constraints
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}