Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Das Mining von Objektgruppen mit hohem Nutzen ist ein wichtiger Untersuchungsbereich im Information Mining

Madhushree*

Nahe Analyse von sequentiellem Pattern Mining und High Utility Pattern Mining In diesem Mining-Bereich spielen sequentielles Pattern Mining und High Utility Pattern Mining eine wichtige Rolle. Beim sequentiellen Pattern Mining geht es um das Mining messbar relevanter Beispiele, bei denen Daten nacheinander übermittelt werden, und beim High Utility Pattern Mining geht es darum, Itemsets mit hohem Nutzen, wie beispielsweise den Gewinn aus dem Datensatz, zu finden. In diesen Bereichen wurden verschiedene Algorithmen verwendet, bei einigen traten jedoch das Problem auf, dass sie eine große Anzahl unbedeutender Beispiele erstellen. Dadurch wird die Leistung des Minings durch die Ausführungszeit beeinträchtigt und das Ergebnis ist weniger präzise. Im Gegensatz zur Anwendung einzelner Mining-Strategien erhält der Benutzer also durch sequentielles und High Utility Mining produktivere und wertvollere Beispiele. In diesem Dokument habe ich die Funktionsweise der sequentiellen und High Utility Mining-Methode analysiert.