Vi föreslår en ny metod för en tillförlitlig identifiering av betydande sekventiella episoder som inträffar inom ett fönster av storlek w i en händelsesekvens modellerad av en Markov källa. Som ett mått på signifikans använder vi  på (n, w), antalet fönster som innehåller episoden som en undersekvens. Vi bevisar att... (n, w) är en summa av en blandning sekvens av slumpmässiga variabler och därför lyder den centrala gränsen teorem. Detta leder oss till en beräkningsformel för en tröskel för att identifiera betydande episoder. Nyheten i vår metod för Markov källa härrör från det faktum att, i stället för att poängsätta hela sekvensen med hjälp av en Markov modell, beräknar vi det förväntade värdet av N, W (n) och dess varians för att uppskatta tröskeln och jämföra den med den observerade.. (n, w). Eftersom metodens prestanda är kritiskt beroende av modellens struktur och parametrar hävdar vi att Markov-modeller av händelseströmmar är överlägsna markovmodeller med fast längd. Vi valde DNA-sekvenser som händelsekällor i experiment och jämförde prestandan hos markovmodeller med interpolerade Markovmodeller. Detta dokument är en förlängning av vårt tidigare arbete i [8, 1] där vi övervägde problemet med tillförlitlig upptäckt av betydande episoder för minneslösa källor.
Gwadera m.fl. REF använder en variabel ordning Markov modell för att identifiera statistiskt signifikanta sekvenser.
Markov models for identification of significant episodes
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}