Sequentielle Mustererkennung

Die Sequentielle Mustererkennung (Sequential Pattern Mining) entdeckt geordnete Muster, die in einer Datenbank über mehrere Ereignissequenzen hinweg wiederkehren. Sie wurde 1995 von Agrawal und Srikant eingeführt und erweitert die Assoziationsregelanalyse auf zeitlich geordnete Transaktionen. Ein Muster ist häufig, wenn es als geordnete Teilsequenz in mindestens einem vom Benutzer spezifizierten Anteil aller Sequenzen vorkommt. Die Methode wird überall dort breit angewendet, wo die Reihenfolge der Ereignisse von Bedeutung ist, wie z. B. bei Kundenkaufhistorien, Clickstream-Protokollen, elektronischen Gesundheitsakten und DNA-Sequenzanalysen.