Těžba sekvenčních vzorů
Těžba sekvenčních vzorů objevuje uspořádané vzory, které se opakují napříč více sekvencemi událostí v databázi. Představená Agrawalem a Srikantem v roce 1995, rozšiřuje těžbu asociačních pravidel na časově uspořádané transakce. Vzor je častý, pokud se objeví jako uspořádaná podsekvence v alespoň zlomku všech sekvencí specifikovaném uživatelem. Metoda je široce aplikována všude tam, kde pořadí událostí nese význam, jako jsou historie nákupů zákazníků, záznamy kliknutí, elektronické zdravotní záznamy a analýza DNA sekvencí.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1995). Mining sequential patterns. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 3–14. DOI: 10.1109/ICDE.1995.380415 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Sequential Pattern Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Asociační dolování pravidel (Apriori)Strojové učení↔ compare
- FP-Růst (Růst častých vzorů)Strojové učení↔ compare
- Process miningDolování procesů↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →