【24h】

Mining Context Based Sequential Patterns

机译:挖掘基于上下文的顺序模式

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摘要

Sequential pattern mining is an important task for Web usage mining. In this paper we generalize it to the problem of mining context based patterns, where context attributes may be introduced both for describing the complete sequence (e.g. characterizing user profiles) and for each element inside this sequence (describing circumstances for succeeding transactions). Such patterns provide information about circumstances associated with the discovered patterns what is not present in the traditional patterns. Their usefulness is illustrated by an example of analysing e-bank customer behaviour.
机译:顺序模式挖掘是Web使用率挖掘的重要任务。在本文中,我们将其概括为挖掘基于上下文的模式的问题,其中可以引入上下文属性以描述完整序列(例如表征用户配置文件)以及该序列中的每个元素(描述成功交易的环境)。这样的模式提供有关与发现的模式相关联的环境的信息,而传统模式中不存在这种情况。通过分析电子银行客户行为的例子说明了它们的有用性。

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