Det finns en betydande kropp av arbete på sekvens mining av Web Log Data Vi använder One Pass frekvent Episode upptäckt (eller FED) algoritm, tar en annan strategi än den traditionella apriori klass av mönster detektion algoritmer. I detta tillvägagångssätt betydande intervall för varje webbplats beräknas först (oberoende) och dessa intervall används för att upptäcka frekventa mönster / Episode och sedan Analysen utförs på Betydande Intervals och frekventa mönster som kan användas för att förutsäga användarens beteende med hjälp av tidigare trender och detta kan också användas i reklamsyfte. Denna typ av program förutspår webbplatsens intresse. I detta tillvägagångssätt, tidsserier data viktas över en periodicitet (dag, vecka, etc.) Vilka används för att bilda Interval? Betydande intervall upptäcks från dessa tidpunkter som uppfyller kriterierna för minsta konfidensintervall och maximal intervalllängd som anges av användaren.
Saxena, et al., Ref integrerad gruvdrift och analys genom att föreslå One Pass Frequent Episode upptäckt (FED) algoritm.
Significant Interval and Frequent Pattern Discovery in Web Log Data
{'venue': 'International Journal of Computer Science Issues, IJCSI, Vol. 7, Issue 1, No. 3, January 2010, http://ijcsi.org/articles/Significant-Interval-and-Frequent-Pattern-Discovery-in-Web-Log-Data.php', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}