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Discovering Most Classificatory Patterns for Very Expressive Pattern Classes

机译:发现最具表现力模式类的大多数分类模式

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摘要

The classificatory power of a pattern is measured by how well it separates two given sets of strings. This paper gives practical algorithms to find the fixed/variable-length-don't-care pattern (FVLDC pattern) and approximate FVLDC pattern which are most classificatory for two given string sets. We also present algorithms to discover the best window-accumulated FVLDC pattern and window-accumulated approximate FVLDC pattern. All of our new algorithms run in practical amount of time by means of suitable pruning heuristics and fast pattern matching techniques.
机译:图案的分类力量是通过将两个给定的一组字符串分开的方式来衡量。本文提供了实用的算法,用于找到固定/可变长度 - 缠注意模式(FVLDC模式)和近似FVLDC模式,这对于两个给定的字符串集是最多的分类。我们还提供了算法来发现最佳窗口累积的FVLDC模式和窗口累积近似FVLDC模式。我们所有的新算法都通过合适的修剪启发式和快速模式匹配技术在实用的时间内运行。

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