Gruvning frekventa subsekvens mönster från sekvensdatabaser är ett typiskt data mining problem och olika effektiva sekventiella mönster gruvalgoritmer har föreslagits. Inom många problemområden (t.ex. biologi) är de ofta förekommande undersekvenser som begränsas av de fördefinierade gapkraven mer meningsfulla än de allmänna sekventiella mönstren. I detta dokument granskar vi på nytt problemet med slutna sekventiella gruvmönster genom att införa gapbegränsningar. De mest utmanande delarna i denna uppgift inkluderar den begränsade mönster stängning kontroll och lovande sökutrymme beskärning. Inspirerad av några toppmoderna slutna eller begränsade sekventiella mönsterbrytningsalgoritmer föreslår vi ett effektivt tillvägagångssätt för att hitta den kompletta uppsättningen slutna sekventiella mönster med gapbegränsningar. Tillvägagångssättet kombinerar den nyligen framtagna begränsningen mönster stängning kontroll schema och beskärning tekniker med mönster tillväxt baserad undersekvens uppräkning ram. Vår omfattande prestandastudie visar att vår strategi är mycket effektiv i gruvdrift frekventa slutna undersekvenser med gap begränsningar.
I REF, slutna frekventa mönster med gap begränsningar bryts.
Efficiently Mining Closed Subsequences with Gap Constraints
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}