כריה של דפוסים סדרתיים (Sequential Pattern Mining)
כריה של דפוסים סדרתיים מגלה דפוסים מסודרים החוזרים על עצמם במספר רב של רצפי אירועים במסד נתונים. שיטה זו, שהוצגה על ידי Agrawal ו-Srikant בשנת 1995, מרחיבה את כריית כללי האגודה לעסקאות מסודרות בזמן. דפוס נחשב תדיר כאשר הוא מופיע כתת-רצף מסודר בלפחות חלק מוגדר מראש של כל הרצפים. השיטה מיושמת רבות בכל מקום שבו סדר האירועים נושא משמעות, כגון היסטוריות רכישה של לקוחות, יומני גלישה (clickstream logs), רשומות רפואיות אלקטרוניות וניתוח רצפי DNA.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1995). Mining sequential patterns. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 3–14. DOI: 10.1109/ICDE.1995.380415 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Sequential Pattern Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- כריית כללי אסוציאציה (Apriori)למידת מכונה↔ compare
- FP-Growth (גידול דפוסים תדירים)למידת מכונה↔ compare
- כריית תהליכיםכריית תהליכים↔ compare