Abstract-Discovering episoder, frekventa uppsättningar av händelser från en sekvens har varit ett aktivt fält i mönsterbrytning. Traditionellt används en nivåmässigt tillvägagångssätt för att upptäcka alla frekventa episoder. Även om denna teknik är beräkningsbar kan det leda till ett stort antal mönster, särskilt när låga tröskelvärden används. I detta dokument föreslår vi en ny kvalitetsåtgärd för episoder. Vi säger att en episod är betydande om den genomsnittliga längden på dess minimala fönster avviker kraftigt jämfört med den förväntade längden enligt självständighetsmodellen. Vi kan tillämpa denna åtgärd som ett steg efter beskärning för att testa om de upptäckta frekventa episoderna verkligen är intressanta och följaktligen för att minska antalet utdata. Som ett viktigt bidrag inför vi en teknik som gör det möjligt för oss att beräkna fördelningen av längder av minimala fönster med hjälp av självständighetsmodellen. En sådan beräkningsuppgift är förvånansvärt komplex och för att lösa den beräknar vi fördelningen iterativt med början från enkla episoder och steg för steg mot de mer komplexa. I våra experiment upptäcker vi kandidatepisoder som har en tillräcklig mängd minimala fönster och testar varje kandidat för betydelse. De experimentella resultaten visar att vårt tillvägagångssätt finner betydelsefulla episoder samtidigt som vi ignorerar ointressanta händelser.
Vårt tillvägagångssätt kan ses som en förlängning av REF där vi utvecklade ett statistiskt test baserat på genomsnittlig längd på minimala fönster.
Significance of Episodes Based on Minimal Windows
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}