論文の概要: Incremental Mining of Frequent Serial Episodes Considering Multiple Occurrence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11650v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 17:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 17:14:59.730907
• Title: Incremental Mining of Frequent Serial Episodes Considering Multiple Occurrence
• Title（参考訳）: 多重発生を考慮した頻度シリアルエピソードのインクリメンタルマイニング
• Authors: Thomas Guyet, Wenbin Zhang and Albert Bifet
• Abstract要約: 基本的な研究方向の1つは、データストリーム上のシーケンシャルパターンをマイニングすることだ。 アイテムセットストリームのウィンドウ上のパターンとその複数の発生は、パターンの本質的な特徴を認識する追加の機能を提供する。 本稿では,探索空間を効率よく創出するための新しい戦略を持つ,効率の良いシーケンシャルマイニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.387440344044315
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The need to analyze information from streams arises in a variety of applications. One of the fundamental research directions is to mine sequential patterns over data streams. Current studies mine series of items based on the existence of the pattern in transactions but pay no attention to the series of itemsets and their multiple occurrences. The pattern over a window of itemsets stream and their multiple occurrences, however, provides additional capability to recognize the essential characteristics of the patterns and the inter-relationships among them that are unidentifiable by the existing items and existence based studies. In this paper, we study such a new sequential pattern mining problem and propose a corresponding efficient sequential miner with novel strategies to prune search space efficiently. Experiments on both real and synthetic data show the utility of our approach.
• Abstract（参考訳）: ストリームから情報を分析する必要性は、さまざまなアプリケーションに現れます。 基本的な研究方向の1つは、データストリーム上のシーケンシャルパターンをマイニングすることだ。 最近の研究では、取引におけるパターンの存在に基づいて一連のアイテムを発掘するが、一連のアイテムセットとその複数発生には注意を払わない。 しかし、アイテムセットストリームのウィンドウ上のパターンとその複数の発生は、既存のアイテムや存在に基づく研究では識別できないパターンの本質的特徴と相互関係を認識する付加的な能力を提供する。 本稿では,このような新たな逐次パターンマイニング問題について検討し,探索空間を効率的にプルーンする新しい戦略を持つ効率的な逐次マイナを提案する。 実データと合成データの両方の実験は、我々のアプローチの有用性を示している。

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