De senaste sekventiella gruvmetoderna har använt principen om minsta beskrivningslängd (MDL) för att definiera ett kodningssystem som beskriver en algoritm för brytning av de mest komprimerande mönstren i en databas. Vi presenterar en ny delsekvens interleaving modell baserat på en probabilistisk modell av sekvensdatabasen, vilket gör att vi kan söka efter den mest komprimerande uppsättning av mönster utan att utforma en specifik kodningsschema. Vår föreslagna algoritm kan effektivt bryta de mest relevanta sekventiella mönster och ranka dem med hjälp av ett tillhörande mått på intressanthet. Den effektiva slutsatsen i vår modell är ett direkt resultat av vår användning av en strukturell förväntan-maximering ram, där förväntan-steget tar formen av ett submodulärt optimeringsproblem som är föremål för en täckning begränsning. Vi visar på både syntetiska och verkliga dataset att vår modell minerar en uppsättning sekventiella mönster med låg falskhet och redundans, hög tolkningsbarhet och användbarhet i verkliga tillämpningar. Dessutom visar vi att kvaliteten på mönstren från vår strategi är jämförbar med, om inte bättre än, befintliga state of the art sekventiella mönster gruvalgoritmer.
REF bygger upp en delföljdsmodell för gruvdrift med de mest relevanta sekventiella mönstren.
A Subsequence Interleaving Model for Sequential Pattern Mining
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}