Abstract-Sequential data genereras inom många områden av vetenskap och teknik. Även om många studier har genomförts för sekvensklassificering under det senaste årtiondet är problemet fortfarande en utmaning, särskilt för mönsterbaserade metoder. Vi identifierar två viktiga frågor relaterade till mönsterbaserad sekvensklassificering som motiverar det nuvarande arbetet: förbannelsen av parameterstämning och instabiliteten av gemensamma intressanta åtgärder. För att lindra dessa frågor föreslår vi en ny strategi och ram för gruva sekventiella regelmönster för klassificeringsändamål. Vi introducerar ett utrymme av regel mönster modeller och en tidigare fördelning definieras på denna modell utrymme. Från detta modellutrymme definierar vi ett Bayesianskt kriterium för att utvärdera intresset av sekventiella mönster. Vi utvecklar också en parameterfri algoritm för att effektivt bryta sekventiella mönster från modellutrymmet. Omfattande experiment visar att i) det nya kriteriet identifierar intressanta och robusta mönster, ii) den direkta användningen av de minerade reglerna som nya egenskaper i en klassificeringsprocess visar högre induktiva prestanda än de toppmoderna sekventiella mönsterbaserade klassificeringarna.
REF syftar till att lösa mönsterbaserade sekvensklassificeringsproblem med hjälp av en parameterfri algoritm från modellutrymmet.
A Parameter-Free Approach for Mining Robust Sequential Classification Rules
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}