Sequential Pattern mining is the pr

Sequential Pattern mining is the process of applying data mining techniques to a
sequential database for the purposes of discovering the correlation relationships that exist
among an ordered list of events. The task of discovering frequent sequences is
challenging, because the algorithm needs to process a combinatorially explosive number
of possible sequences. Discovering hidden information from Web log data is called Web
usage mining. One common usage in web applications is the mining of users’ access
behaviour for the purpose of predicting and hence pre-fetching the web pages that the
user is likely to visit. The aim of discovering frequent Sequential patterns in Web log data
is to obtain information about the access behaviour of the users.
Finding Frequent Sequential Pattern (FSP) is an important problem in web usage
mining. In this paper, we explore a new frequent sequence pattern technique called
AWAPT (Adaptive Web Access Pattern Tree), for FSP mining. An AWAPT combines
Suffix tree and Prefix tree for efficient storage of all the sequences that contain a given
item. It eliminates recursive reconstruction of intermediate WAP tree during the mining
by assigning the binary codes to each node in the WAP Tree. Web access pattern tree
(WAP-tree) mining is a sequential pattern mining technique for web log access
sequences, which first stores the original web access sequence database(WASD) on a
prefix tree, similar to the frequent pattern tree (FP-tree) for storing non-sequential data.
WAP-tree algorithm then, mines the frequent sequences from the WAP-tree by
recursively re-constructing intermediate trees, starting with suffix sequences and ending
with prefix sequences. An attempt has been made to AWAPT approach for improving
efficiency. AWAPT totally eliminates the need to engage in numerous reconstructions of
intermediate WAP-trees during mining and considerably reduces execution time.
Keywords: Data Mining, Sequential pattern mining, frequent pattern mining, web usage

Kết quả (Việt) 1:

Tuần tự mô hình khai thác mỏ là quá trình của việc áp dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu đến mộtcơ sở dữ liệu tuần tự để khám phá các mối quan hệ tương quan tồn tạitrong một danh sách thứ tự của các sự kiện. Công việc phát hiện ra chuỗi thường xuyên làthách thức, bởi vì các thuật toán cần phải xử lý một số thuốc nổ combinatoriallycó thể trình tự. Khám phá các thông tin ẩn từ dữ liệu Nhật ký Web được gọi là Websử dụng khai thác mỏ. Một thường được sử dụng trong các ứng dụng web là khai thác của người dùng truy cậphành vi cho các mục đích dự đoán và do đó tìm nạp trước web trang mà cácngười dùng có khả năng truy cập. Mục đích của khám phá thường xuyên mẫu tuần tự trong dữ liệu Nhật ký Weblà để có được thông tin về hành vi truy cập của người dùng.Việc tìm kiếm thường xuyên tuần tự mô hình (FSP) là một vấn đề quan trọng trong việc sử dụng webkhai thác mỏ. Trong bài này, chúng tôi khám phá một mô hình kỹ thuật thường xuyên tự mới, được gọi làAWAPT (Adaptive Web Access mẫu cây), để khai thác mỏ FSP. Một AWAPT kết hợpSuffix cây và cây tiền tố cho việc lưu trữ hiệu quả của tất cả các chuỗi chứa một nhất địnhmục. Nó giúp loại bỏ đệ quy tái thiết của trung gian WAP cây trong khai thác mỏbằng cách gán các mã nhị phân để mỗi nút trong cây WAP. Web truy cập mẫu câyKhai thác mỏ (WAP-cây) là một kỹ thuật khai thác mỏ tuần tự mô hình để truy cập nhật ký webtrình tự, lần đầu tiên mua sắm ban đầu web truy cập trình tự database(WASD) trên mộttiền tố cây, tương tự như cây (FP-cây) thường xuyên mô hình để lưu trữ dữ liệu không tuần tự.Thuật toán WAP-cây sau đó, mines các chuỗi thường xuyên từ WAP-cây bởiđệ quy tái xây dựng cây trung gian, bắt đầu với hậu tố trình tự và kết thúcvới trình tự tiền tố. Một nỗ lực đã được thực hiện phương pháp tiếp cận AWAPT để cải thiệnhiệu quả. AWAPT hoàn toàn loại bỏ sự cần thiết để tham gia vào nhiều tái tạo củaTrung cấp WAP-cây trong khai thác mỏ và đáng kể làm giảm thời gian thực hiện.Từ khoá: Khai thác dữ liệu, khai thác mỏ tuần tự mô hình, mô hình thường xuyên khai thác, web sử dụng

Kết quả (Việt) 2:

Khai thác mẫu tuần tự là quá trình áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu vào một
cơ sở dữ liệu tuần tự cho các mục đích phát hiện các mối quan hệ tương quan mà tồn tại
trong một danh sách có thứ tự các sự kiện. Các nhiệm vụ phát hiện các trình tự thường xuyên là
thách thức, bởi vì các thuật toán cần xử lý một số combinatorially nổ
của các trình tự có thể. Khám phá những thông tin ẩn từ dữ liệu Web log được gọi là Web
khai thác sử dụng. Một sử dụng phổ biến trong các ứng dụng web là việc khai thác truy cập của người sử dụng
hành vi nhằm mục đích dự đoán và do đó tìm nạp trước các trang web mà
người dùng có thể truy cập. Mục đích của việc khám phá các mẫu tuần tự thường xuyên trong dữ liệu Web log
là để có được thông tin về các hành vi truy cập của người sử dụng.
Việc tìm kiếm thường xuyên mẫu tuần tự (FSP) là một vấn đề quan trọng trong việc sử dụng web
khai thác mỏ. Trong bài báo này, chúng tôi khám phá một kỹ thuật mới mô hình chuỗi thường xuyên gọi
AWAPT (Adaptive Web Access Pattern Tree), khai thác FSP. An AWAPT kết hợp
cây Suffix và cây Prefix cho lưu trữ hiệu quả của tất cả các chuỗi có chứa một định
mục. Nó giúp loại bỏ tái đệ quy của cây WAP trung gian trong quá trình khai thác
bằng cách gán các mã nhị phân cho mỗi nút trong cây WAP. Web cây mô hình truy cập
(WAP-tree) khai thác mỏ là một kỹ thuật khai thác mô hình tuần tự để truy cập trang web đăng nhập
trình tự, mà các cửa hàng đầu tiên các cơ sở dữ liệu trình tự truy cập web gốc (WASD) trên một
cây tiền tố, tương tự như cây mẫu thường xuyên (FP-tree) để lưu trữ dữ liệu không tuần tự.
thuật toán WAP-cây sau đó, mìn các trình tự thường xuyên từ WAP-cây bằng
cách đệ quy tái xây dựng cây trung gian, bắt đầu với chuỗi hậu tố và kết thúc
với chuỗi tiền tố. Một nỗ lực đã được thực hiện để AWAPT cách tiếp cận để nâng cao
hiệu quả. AWAPT hoàn toàn loại bỏ sự cần thiết phải tham gia vào rất nhiều nguyên các
trung gian WAP-cây trong khai thác và giảm đáng kể thời gian thực hiện.
Từ khóa: Data Mining, khai thác mô hình tuần tự, khai thác mô hình thường xuyên, sử dụng web