Последователно извличане на шаблони
Последователното извличане на шаблони (Sequential Pattern Mining) открива подредени шаблони, които се повтарят в множество последователности от събития в дадена база данни. Въведено от Agrawal и Srikant през 1995 г., то разширява извличането на асоциативни правила до времево подредени транзакции. Един шаблон е често срещан, когато се появява като подредена подпоследователност в поне потребителски зададена част от всички последователности. Методът се прилага широко навсякъде, където редът на събитията носи смисъл, като например истории на покупки на клиенти, регистрационни файлове от кликвания (clickstream logs), електронни здравни досиета и анализ на ДНК последователности.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1995). Mining sequential patterns. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 3–14. DOI: 10.1109/ICDE.1995.380415 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). Sequential Pattern Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/machine-learning/sequence-mining
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Откриване на асоциативни правила (Apriori)Машинно обучение↔ compare
- FP-Growth (Често срещани модели)Машинно обучение↔ compare
- Минно дело на процесиИзвличане на процеси↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →