Att upptäcka de mest intressanta mönster är det viktigaste problemet inom mönsterbrytning. Medan rankning eller välja mönster är välstuderade för artiklar är det förvånansvärt underforskad för andra, mer komplexa, mönstertyper. I detta dokument föreslår vi en ny kvalitetsåtgärd för episoder. En episod är i huvudsak en uppsättning händelser med möjliga begränsningar i ordningen av händelser. Vi säger att en episod är betydelsefull om dess förekomst är onormalt kompakt, dvs. endast ett fåtal gap händelser inträffar mellan de faktiska episod händelser, jämfört med den förväntade längden enligt självständighetsmodellen. Vi kan tillämpa denna åtgärd som ett efterbefruktning steg genom att först upptäcka frekventa episoder och sedan ranka dem enligt denna åtgärd. För att beräkna poängen måste vi beräkna medelvärdet och variansen enligt självständighetsmodellen. Som ett viktigt tekniskt bidrag inför vi en teknik som gör det möjligt för oss att beräkna dessa värden. En sådan uppgift är förvånansvärt komplicerad och för att lösa den utvecklar vi invecklade ändliga tillståndsmaskiner som gör det möjligt för oss att beräkna den nödvändiga statistiken. Vi visar också att asymptotiskt våra poäng kan tolkas som ett P-värde. I våra experiment visar vi att trots dess invecklade vår ranking Ansvarsfull redaktör: Eamonn Keogh.
I samband med EpiRank föreslog Tatti också ett sätt att mäta medelvärdet och variansen av minimala fönster av episoder händelser, och rank episoder genom att jämföra dessa värden med den förväntade längden enligt självständighetsmodellen REF.
Discovering episodes with compact minimal windows
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}