Видобування послідовних патернів
Видобування послідовних патернів (Sequential Pattern Mining) виявляє впорядковані патерни, що повторюються у множині послідовностей подій у базі даних. Запропонований Agrawal та Srikant у 1995 році, цей метод розширює видобування правил асоціацій на транзакції, впорядковані за часом. Патерн вважається частим, якщо він з'являється як впорядкована підпослідовність щонайменше у частці всіх послідовностей, заданій користувачем. Метод широко застосовується всюди, де порядок подій має значення, наприклад, в історії покупок клієнтів, логах клікстріму, електронних медичних записах та аналізі послідовностей ДНК.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Agrawal, R., & Srikant, R. (1995). Mining sequential patterns. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 3–14. DOI: 10.1109/ICDE.1995.380415 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Sequential Pattern Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Видобування асоціативних правил (Apriori)Машинне навчання↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)Машинне навчання↔ compare
- Процесний майнінг (Process Mining)Інтелектуальний аналіз процесів↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →