Sekventiell mönsterfyndighet är ett välstuderat fält inom datautvinning. Episoder är sekventiella mönster som beskriver händelser som ofta förekommer i närheten av varandra. Episoder kan införa restriktioner i ordningen av händelserna, vilket gör dem till en mångsidig teknik för att beskriva komplexa mönster i sekvensen. Merparten av forskningen om episoder handlar om speciella fall som seriella, parallella och injicerande episoder, medan upptäckten av allmänna episoder är understuderad. I detta dokument utvidgar vi definitionen av en episod för att kunna representera fall där händelser ofta inträffar samtidigt. Vi presenterar en effektiv och ny gruvarbetare för att upptäcka frekventa och slutna allmänna episoder. En sådan uppgift innebär unika utmaningar. För det första kan vi inte definiera stängning baserad på frekvens. Vi löser detta genom att beräkna en mer konservativ stängning som vi använder för att minska sökutrymmet och upptäcka de stängda episoderna som ett efterbehandlingssteg. För det andra presenteras episoder traditionellt som riktade acykliska grafer. Vi hävdar att denna representation har nackdelar som leder till redundans i produktionen. Vi löser dessa nackdelar genom att definiera en delmängd relation på ett sådant sätt att vi kan ta bort överflödiga episoder. Vi demonstrerar effektiviteten i vår algoritm och behovet av att använda slutna episoder empiriskt på syntetiska och verkliga dataset.
Tatti och Cule REF utvidgar definitionen av en episod för att kunna avbilda samtidiga händelser.
Mining Closed Episodes with Simultaneous Events
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}