Sammanfattning —Upptäcka sekventiella mönster är ett viktigt problem inom datautvinning med en mängd tillämpningsområden inklusive medicin, telekommunikation och World Wide Web. Konventionella system för sekventiell gruvdrift ger användarna endast en mycket begränsad mekanism (baserad på minsta möjliga stöd) för att specificera intressemönster. Som en följd av detta kännetecknas gruvprocessen typiskt av brist på fokus och användarna får ofta betala ojämförliga beräkningskostnader bara för att översvämmas med ett överväldigande antal värdelösa resultat. I detta dokument föreslår vi att reguljära uttryck används som ett flexibelt verktyg för begränsningsspecifikation som gör det möjligt att integrera användarkontrollerat fokus i gruvprocessen. Vi utvecklar en familj av nya algoritmer (benämns SPIRIT — Sekventiellt mönster mIning med Regular expressIon consTraints) för gruvdrift frekventa sekventiella mönster som också uppfyller användardefinierade RE begränsningar. Den viktigaste särskiljande faktorn bland de föreslagna systemen är i vilken utsträckning RE-begränsningarna tillämpas för att beskära sökytan för mönster under beräkningen. Våra lösningar ger värdefulla insikter i de kompromisser som uppstår när begränsningar som inte prenumererar på fina egenskaper (som antimonotonicitet) integreras i gruvprocessen. En kvantitativ undersökning av dessa kompromisser genomförs genom en omfattande experimentell studie av syntetiska och verkliga datamängder. De experimentella resultaten bekräftar tydligt effektiviteten i vårt tillvägagångssätt, vilket visar att hastigheter på mer än en storleksordning är möjliga när RE begränsningar pressas djupt in i gruvprocessen. Våra experiment med verkliga data illustrerar också mångsidigheten hos RE som ett verktyg på användarnivå för att fokusera på intressanta mönster.
Garofalakis m.fl. REF föreslog en strategi, kallad SPIRIT, för att bryta sekventiella mönster med reguljära uttryck begränsningar.
Mining Sequential Patterns with Regular Expression Constraints”, in
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}