Nov, 2015

使用 GAP 约束挖掘连续模式的全局约束

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TL;DR本文提出了基于全局约束 GAP-SEQ 的序列模式挖掘方法，能够在处理有或者无缺口约束的情况下获得更好的性能，并超越了传统的基于约束编程方法与 cSpade 方法。
发现论文，激发创造
  • 在序列数据库中挖掘序列模式的约束编程方法

    本研究采用约束编程 (CP) 技术，探讨在序列数据库中建模和挖掘顺序模式的方法。实验证明了我们的 CP 方法的可行性和实用性。

    Nov, 2013

  • 应用答案集编程进行模式挖掘

    本文探讨使用Answer Set Programming（ASP）这样的声明性语言来有效地解决序列模式挖掘的问题，提出了几种ASP实现序列模式挖掘任务的方法，即非增量和增量分辨率，并发现增量分辨率比非增量分辨率更有效，在序列模式挖掘方面具有潜在的应用。

    Sep, 2014

  • 基于约束编程的序列挖掘

    本文探讨了使用约束编程作为此任务的通用框架，并提出了两种约束编程公式。第一种公式引入了一个新的全局约束，称为exists-embedding。实验表明其灵活性和与现有方法的比较。

    Jan, 2015

  • 序列模式挖掘的前缀投影全局约束

    本文提出一种基于投影数据库原则的全局约束来解决约束编程方法的不足，实验结果表明该方法在大型数据集上表现优异，明显优于约束编程方法并且可以与特定方法竞争。

    Apr, 2015

  • 非单调约束最佳区间模式的快速生成

    该论文介绍了在模式挖掘中，使用投影反单调性和 θ−Σοφια 算法可以有效生成满足非单调限制条件的最佳模式，并利用稳定性和 Δ-度量应用于区间元组数据集，计算最佳模式，并显示其优势。

    Jun, 2015

  • 串行模式挖掘的子序列交错模型

    本文提出一种基于概率模型的新型子序列交织模型，利用MDL原则定义了一种编码方案，能够高效地挖掘最相关的顺序模式，并使用相关的趣味性度量对其进行排序，同时使用结构化的期望最大化框架进行有效的推断。实验结果表明该模型挖掘出的模式具有低的错误率和冗余性，并具有实际应用中的高解释性和实用性。

    Feb, 2016

  • 使用约束编程的高效频繁序列挖掘算法

    通过数据挖掘和约束编程技术，改进了序列模式挖掘中计算问题的模块，使用可通用的约束求解器，加快了计算速度并提高了挖掘效率。

    Apr, 2016

  • ASP编码在序列模式挖掘任务中的效率分析

    本文介绍了使用Answer Set Programming（ASP）挖掘顺序模式。我们借助ASP对背景知识进行模式挖掘，提出了两种嵌入表示中经典顺序模式挖掘任务的编码，并对各种类型的模式比较了这些编码的计算性能。结果表明，fill-gaps策略在实际问题中的内存消耗较低。相较于约束编程方法（CPSM），我们的方案表现稳定。

    Nov, 2017

  • 基于限制条件的决策图顺序模式挖掘

    提出了基于多值决策图表示法的约束序列模式挖掘技术，可以适应多个项目属性和各种约束类型，包括一些非单调约束。通过开发一个基于 MDD 的前缀投影算法，可以将其应用性进行评估，并与典型的生成检查变体以及最先进的基于约束的序列模式挖掘算法进行性能比较，结果表明我们的方法在可伸缩性和效率方面与其他方法相当或优于其他方法。

    Nov, 2018

  • 区间数据和分布数据的闭合模式挖掘

    我们讨论了用于闭合模式挖掘和间隔数据以及分布式数据学习的模式语言。我们介绍了依赖于交集约束或包含约束或两者的间隔的模式语言，并将此类间隔模式编码为项目集，从而允许使用封闭项目集挖掘和形式概念分析程序。我们在聚类和监督学习任务上对这些语言进行了实验，然后展示了如何扩展该方法来处理分布式数据。

    Dec, 2022