The incorporation of temporal seman

The incorporation of temporal semantics into traditional data mining techniques has led to the development
of a new field called temporal data mining. This is especially necessary for extracting useful knowledge
from dynamic domains, which by nature are time-varying. However, in practical terms, this is a
computationally intractable problem, and therefore, it poses more challenges to efficient processing than
non-temporal techniques. In this paper, we present a tree-based structure and a handling algorithm,
called TSET  Miner, for frequent temporal pattern mining from time-stamped datasets. The algorithm
is based on mining inter-transaction association, and is mainly characterized by the use of a single
tree-based data structure for generation and storage of all frequent sequences discovered by mining.
Given the versatility involved in the use of a single data structure, it may be extended an adapted to
extract other types of patterns with relative little effort. To demonstrate this, we also present TSETmax
 Miner, an algorithm based on the TSET structure, designed to extract maximal frequent event-based
sequences.

Kết quả (Việt) 1:

Sự kết hợp của thời gian ngữ nghĩa vào kỹ thuật khai thác dữ liệu truyền thống đã dẫn đến sự phát triểncủa một lĩnh vực mới được gọi là khai thác dữ liệu thời gian. Điều này đặc biệt cần thiết kiến thức hữu ích cần giải néntừ lĩnh vực năng động, và tự nhiên là thay đổi thời gian. Tuy nhiên, trong điều kiện thực tế, đây là mộtvấn đề computationally intractable, và do đó, nó đặt ra nhiều thách thức để xử lý hiệu quả hơnkỹ thuật phòng không thời gian. Trong bài này, chúng tôi trình bày một cấu trúc cây-dựa và một thuật toán xử lý,được gọi là TSET thợ mỏ, cho thường xuyên thời gian mô hình khai thác từ datasets đóng dấu thời gian. Các thuật toánDựa trên khai thác mỏ của giao dịch liên hiệp hội, và chủ yếu được đặc trưng bởi việc sử dụng các đĩa đơncấu trúc cây dựa trên dữ liệu thế hệ và lưu trữ của tất cả các trình tự thường xuyên phát hiện bằng cách khai thác.Do tính linh hoạt liên quan đến việc sử dụng của một cấu trúc dữ liệu duy nhất, nó có thể kéo dài một thích nghi đểgiải nén các loại khác của các mô hình với nỗ lực tương đối ít. Để chứng minh điều này, chúng tôi cũng trình bày TSETmaxThợ mỏ, một thuật toán dựa trên cấu trúc TSET, được thiết kế để trích xuất tối đa thường xuyên dựa trên sự kiệntrình tự.

Kết quả (Việt) 2:

Sự kết hợp của ngữ nghĩa thời gian vào các kỹ thuật khai thác dữ liệu truyền thống đã dẫn đến sự phát triển
của một lĩnh vực mới gọi việc khai thác dữ liệu tạm thời. Điều này đặc biệt cần thiết để chiết xuất những kiến thức hữu ích
từ các lĩnh vực năng động, mà do bản chất là thời gian khác nhau. Tuy nhiên, trong thực tế, đây là một
vấn đề nan giải về tính toán, và do đó, nó đặt ra nhiều thách thức để xử lý hiệu quả hơn so với
các kỹ thuật không-thời gian. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một cấu trúc cây và dựa trên một thuật toán xử lý,
gọi là Tset? Miner, cho thường xuyên khai thác mô hình thời gian từ bộ dữ liệu thời gian đóng dấu. Các thuật toán
dựa trên khai thác liên hiệp hội giao dịch, và chủ yếu được đặc trưng bởi việc sử dụng một đơn
cấu trúc dữ liệu dựa trên cây cho thế hệ và lưu trữ tất cả các chuỗi thường xuyên phát hiện bằng cách khai thác.
Với tính linh hoạt trong việc sử dụng một cấu trúc dữ liệu duy nhất , nó có thể được mở rộng thêm một điều chỉnh để
trích xuất các loại mô hình với ít nỗ lực tương đối. Để chứng minh điều này, chúng tôi cũng trình bày TSETmax
? Miner, một thuật toán dựa trên cấu trúc Tset, được thiết kế để trích xuất dựa trên sự kiện tối đa thường xuyên
trình tự.