Abstract-Ges en stor spatio-temporal databas av händelser, där varje händelse består av fälten händelse-ID, tid, plats, och händelsetyp, gruv spatio-temporal sekventiella mönster identifierar betydande händelse-typ sekvenser. Sådana spatio-temporala sekventiella mönster är avgörande för undersökningen av rumsliga och tidsmässiga evolutioner av fenomen inom många tillämpningsområden. Den senaste forskningslitteraturen har undersökt de sekventiella mönster på transaktionsdata och banaanalys på rörliga objekt. Dessa metoder kan dock inte direkt tillämpas på gruvsekvensmönster från ett stort antal spatio-temporala händelser. Två stora forskningsutmaningar kvarstår: 1) definitionen av signifikansmått för spatiotemporala sekventiella mönster för att undvika oäkta mönster och 2) algoritmisk design under signifikansåtgärderna, som kanske inte garanterar den nedåtriktade egendomen. I detta dokument föreslår vi ett sekvensindex som signifikansmått för spatio-temporala sekventiella mönster, vilket är meningsfullt på grund av dess tolkningsbarhet med hjälp av rumslig statistik. Vi föreslår en ny algoritm som kallas Slicing-STS-Miner för att ta itu med den algoritmiska designutmaningen med hjälp av det rumsliga sekvensindexet, som inte bevarar den nedåtriktade egenskapen. Vi jämför den föreslagna algoritmen med en enkel algoritm kallad STS-Miner som använder sekvensindexets svaga monotona egenskap. Prestandautvärderingar med hjälp av både syntetiska och verkliga datamängder visar att Slicing-STS-Miner är en storleksordning snabbare än STSMiner för stora datamängder.
De sekventiella mönster, i REF, hänvisar till en sekvens av händelsetyper från punkt-baserade objekt med händelsetyp annoteringar.
A Framework for Mining Sequential Patterns from Spatio-Temporal Event Data Sets
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}