Sequential pattern mining とは

シーケンシャルパターンマイニングは、値がシーケンスで配信されるデータサンプル間に統計的に関連するパターンを見つけることに関係するデータマイニングのトピックです。通常、値は離散的であると推定されるため、時系列マイニングは密接に関連していますが、通常は異なる活動と見なされます。シーケンシャルパターンマイニングは、構造化データマイニングの特殊なケースです。
この分野で扱われるいくつかの重要な従来の計算上の問題がある。これには、配列情報の効率的なデータベースと索引の構築、頻繁に出現するパターンの抽出、類似性のための配列の比較、失われた配列メンバーの回収が含まれる。一般に、シーケンスマイニングの問題は、通常、文字列処理アルゴリズムに基づく文字列マイニングと、通常、関連ルール学習に基づく項目セットマイニングとして分類できます。ローカルプロセスモデルは、シーケンシャルパターンマイニングを、シーケンシャルオーダリング構造に加えて、(排他的な)選択肢、ループ、並行性構成を含むより複雑なパターンに拡張します。