Différence entre les algorithmes D'extraction séquentielle en circuit fermé et en circuit ouvert

Heureux que vous êtes à l'aide de mon logiciel SPMF.

assistance d'un modèle séquentiel est le nombre de séquences qui contient le modèle séquentiel.

motif séquentiel fréquent est un motif qui apparaît au moins dans les séquences" minsup " d'une base de données séquentielle, où minsup est un paramètre défini par l'utilisateur.

fréquent circuit séquentiel fermé est un motif séquentiel fréquent tel qu'il n'est pas inclus dans un autre motif séquentiel ayant exactement le même support.

Algorithmes PrefixSpan trouve des motifs séquentiels fréquents. Des algorithmes tels que BIDE + trouve des patrons séquentiels fermés fréquents. BIDE+ est généralement beaucoup plus rapide que le Préfixspan car il utilise des techniques de taille pour éviter de générer tous les motifs séquentiels. En outre, l'ensemble de modèles est généralement beaucoup plus petit que L'ensemble des modèles séquentiels donc BIDE+ est également plus efficace de mémoire.

une autre chose importante à savoir est que les modèles séquentiels fermés sont une représentation compacte et sans perte de tous les modèles séquentiels. Cela signifie que l'ensemble des motifs séquentiels fermés est généralement beaucoup plus petit, mais il est sans perte, ce qui signifie qu'il permet de récupérer l'ensemble des motifs séquentiels (aucune information n'est perdue), ce qui est très pratique.

je peux vous donner un simple exemple.

considérons 4 séquences:

a  b  c  d  e
a  b  d
b  e  a  
b  c  d  e

supposons que minsup = 2.

b c est un motif séquentiel fréquent car il apparaît en deux séquences (il a un support de 2). b c n'est pas un motif séquentiel fermé parce qu'il est contenu dans un motif séquentiel plus grand b c d avoir le même soutien.

b c d a un support de 2. Il ne s'agit pas non plus d'un modèle séquentiel fermé parce qu'il est contenu dans un plus grand le modèle séquentiel b c d e avoir le même soutien. b c d e est un motif séquentiel fermé parce qu'il n'est pas inclus dans un autre motif séquentiel ayant le même support.

au fait, vous pouvez aussi vérifier mon sondage sur le modèle séquentiel d'exploration. Il donne une bonne introduction sur ce sujet et les différents algorithmes.