阿列克西·布兹马科夫；埃利亚斯·埃霍；杰伊，尼古拉斯；谢尔盖·库兹涅佐夫。；那不勒斯、阿梅迪奥；切迪·雷西 通过FCA和模式结构挖掘复杂序列数据。 （英语） Zbl 1365.68412号 国际通用系统杂志。 45，第2期，135-159（2016）. 摘要：如今，数据集以非常复杂和异构的方式提供。挖掘此类数据集合对于支持从医疗保健到营销的许多实际应用程序至关重要。在这项工作中，我们将重点放在通过有趣的序列模式分析“复杂”序列数据上。我们使用形式概念分析的优雅数学框架及其基于“模式结构”的扩展来解决这个问题。模式结构用于挖掘复杂数据（例如序列或图），并且基于包含操作，在我们的示例中，包含操作是根据序列的偏序定义的。我们展示了模式结构与投影（即序列结构的数据缩减）如何能够枚举更有意义的模式并提高该方法的计算效率。最后，我们展示了所提出的方法在发现和分析法国医疗保健癌症数据集中有趣的患者模式方面的适用性。定量和定性结果（以及医生的注释和分析）在本用例中进行了报告，这是本工作的主要动机。 引用于2文件 MSC公司： 68立方英尺 知识表示 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：数据挖掘；形式概念分析；图案结构；投影；序列；顺序数据 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Buzmakov}等人，《国际期刊》《Gen.Syst。45，第2号，135--159（2016；Zbl 1365.68412） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 内政部：10.1007/s10844-014-0309-4·文件编号：10.1007/s10844-014-0309-4 [2] 内政部：10.1007/978-3-540-70901-5_7·Zbl 1187.68721号 ·doi:10.1007/978-3-540-70901-5_7 [3] 费特·R·B，《医疗保健》第18（2）页第1页–（1980） [4] 内政部：10.1007/3-540-44583-8_10·doi:10.1007/3-540-44583-8_10 [5] 内政部：10.1007/978-3-642-59830-2·doi:10.1007/978-3-642-59830-2 [6] DOI:10.1007/978-3-540-48247-547·doi:10.1007/978-3-540-48247-5_47 [7] 内政部：10.1007/s10472-007-9053-6·Zbl 1129.68086号 ·doi:10.1007/s10472-007-9053-6 [8] Merwe Dean van der，《康普特格》第2961卷，第372页——（2004年） [9] 内政部：10.1145/2431211.2431218·Zbl 1293.68246号 ·doi:10.1145/2431211.2431218 [10] 内政部：10.1145/1644873.1644877·数字对象标识代码：10.1145/1644873.1644877 [11] 数字对象标识码：10.1007/s10618-008-0108-z·Zbl 05323934号 ·doi:10.1007/s10618-008-0108-z [12] 内政部：10.1142/S0129054108005735·Zbl 1156.68588号 ·doi:10.1142/S0129054108005735 [13] DOI:10.1016/j.未来2013.10.014·doi:10.1016/j.未来2013.10.014 [14] DOI:10.1109/TKDE.2005.9·Zbl 05108640号 ·doi:10.1109/TKDE.2005.9 [15] DOI:10.1023/A:1007652502315·Zbl 0970.68052号 ·doi:10.1023/A:1007652502315 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。