多维关系序列挖掘

问题标题：多关系数据挖掘研究进展

文章类型：研究文章

作者：弗洛里安娜·埃斯波西托|尼古拉·迪·毛罗|特蕾莎·巴兹尔（Teresa M.A.）。|斯特凡诺·费里利

附属公司：巴里大学意大利巴里70125号Informaticay.{esposito，ndm，basile，ferilli}@di.uniba.it

注：[]通信地址：巴里大学，意大利巴里70125信息学院

摘要：本文解决的问题涉及频繁关系序列的多维模式。种类繁多的序列模式挖掘的应用，如用户分析、医学、，当地天气预报和生物信息学，使这个问题成为一个问题的数据挖掘的中心主题。然而，顺序信息可能会引起关注多维数据，因此，从多维信息结果非常重要。在多维空间中每个事件的顺序取决于多个维度，例如事件可能在空间或时间上相关的时空序列其他事件。在文献中，多关系数据挖掘方法有已成功应用于复杂数据的知识发现。然而，对管理多维的一般情况没有贡献例如，空间和时间信息可能共存的数据。这个工作考虑了挖掘复杂模式的可能性，表示为一种一阶语言，其中事件可能沿不同维度发生。具体来说，多维模式被定义为一组原子模式事件由变量显式表示的一阶公式事件之间的关系由一组维度表示谓词。完整的框架和归纳逻辑编程算法为了解决这个问题，我们提出了一些人工实际多维序列证明了其有效性。

关键词：多关系序列挖掘、归纳逻辑编程、序列分析

日志：计算机基础理论2008年，第89卷，第1期，第23-43页