Händelsesekvenser, såsom patienters medicinska historia eller användares sekvenser av produktrecensioner, spårar hur individer utvecklas över tiden. Att identifiera vanliga mönster, eller progressionsstadier, i sådana händelsesekvenser är en utmanande uppgift eftersom inte varje individ följer samma evolutionära mönster, stadier kan ha mycket olika längder, och individer kan utvecklas i olika hastigheter. I detta dokument utvecklar vi en modellbaserad metod för att upptäcka vanliga progressionsstadier i allmänna händelsesekvenser. Vi utvecklar en generativ modell där varje sekvens tillhör en klass, och sekvenser från en viss klass passerar genom en gemensam uppsättning steg, där varje sekvens utvecklas i sin egen takt. Vi utvecklar sedan en skalbar algoritm för att sluta klasser av sekvenser, samtidigt som vi segmenterar varje sekvens i en uppsättning steg. Vi utvärderar vår metod för händelsesekvenser, allt från patientjournaler till onlinenyheter och navigationsspår från webben. Utvärderingen visar att vår metodik kan förutsäga framtida händelser i en sekvens, samtidigt som den på ett korrekt sätt kan sluta sig till meningsfulla progressionsstadier, och effektivt gruppera sekvenser baserade på gemensamma progressionsmönster. Mer allmänt ger vår metodik oss möjlighet att resonera om hur händelsesekvenser utvecklas över tiden, genom att upptäcka mönster och kategorier av tidsutveckling i storskaliga datauppsättningar av händelser.
REF upptäcker vanliga progressionsfaser i händelsesekvenser.
Finding progression stages in time-evolving event sequences
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}