Extracción de reglas secuenciales aplicando restricciones de ventana deslizante
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La minería de reglas secuenciales se utiliza para extraer datos importantes en diversas aplicaciones, como el análisis bursátil o el comercio electrónico. Generalmente incluye la identificación de reglas secuenciales a partir de una base de datos de secuencias dada, que serán comunes en múltiples secuencias. Las reglas secuenciales parcialmente ordenadas (POSR) son un tipo de reglas secuenciales en las que los elementos de los lados izquierdo y derecho de la regla secuencial no necesitan estar ordenados. Los enfoques existentes para la minería de POSR incluyen el algoritmo RuleGrowth y...
La minería de reglas secuenciales se utiliza para extraer datos importantes en diversas aplicaciones, como el análisis bursátil o el comercio electrónico. Generalmente incluye la identificación de reglas secuenciales a partir de una base de datos de secuencias dada, que serán comunes en múltiples secuencias. Las reglas secuenciales parcialmente ordenadas (POSR) son un tipo de reglas secuenciales en las que los elementos de los lados izquierdo y derecho de la regla secuencial no necesitan estar ordenados. Los enfoques existentes para la minería de POSR incluyen el algoritmo RuleGrowth y el algoritmo TRuleGrowth. Este libro presenta una técnica llamada M_TRuleGrowth que toma la base de datos de secuencias como entrada y aplica restricciones de soporte mínimo, confianza mínima y tamaño de ventana respectivamente para generar reglas secuenciales parcialmente ordenadas. La evaluación experimental en términos de número de reglas generadas y tiempo de ejecución se lleva a cabo para comparar la técnica con los enfoques existentes. Se observa que M_TRuleGrowth obtiene mejores resultados en términos de tiempo de ejecución.
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