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Efficiently mining cohesion-based patterns and rules in event sequences

机译：在事件序列中有效地挖掘基于凝聚力的模式和规则

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Boris Cule; Len Feremans; Bart Goethals;
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年度 2019
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1. Efficiently mining cohesion-based patterns and rules in event sequences [J] . Cule Boris, Feremans Len, Goethals Bart Data mining and knowledge discovery . 2019,第4期

机译：在事件序列中有效地挖掘基于内聚力的模式和规则
2. Patterns of near-crash events in a naturalistic driving dataset: Applying rules mining [J] . Kong Xiaoqiang, Das Subasish, Zhou Hongmin Tracy, Accident Analysis and Prevention . 2021,第Octa期

机译：自然主义驾驶数据集中的近碰撞事件模式：应用规则挖掘
3. Efficient Mining of Outlying Sequence Patterns for Analyzing Outlierness of Sequence Data [J] . Wang Tingting, Duan Lei, Dong Guozhu, ACM transactions on knowledge discovery from data . 2020,第5期

机译：高效挖掘偏远序列模式，用于分析序列数据的差异
4. Mining Clinical Events to Reveal Patterns and Sequences [C] . Svetla Boytcheva, Galia Angelova, Zhivko Angelov, International conference on advanced computing for innovation . 2016

机译：采矿临床活动，揭示图案和序列
5. Efficient Periodic Pattern Mining in Time Series & Sequence Databases. [D] . Rasheed, Faraz. 2011

机译：时间序列和序列数据库中的高效周期性模式挖掘。
6. TSARM-UDP: An Efficient Time Series Association Rules Mining Algorithm Based on Up-to-Date Patterns [O] . Qiang Zhao, Qing Li, Deshui Yu, 2021

机译：TSARM-UDP：基于最新模式的有效时间序列关联规则挖掘算法
7. Specious rules: an efficient and effective unifying method for removing misleading and uninformative patterns in association rule mining [O] . Hämäläinen, Wilhelmiina, Webb, Geoffrey I. 2017

机译：特殊规则：一种高效且有效的统一删除方法关联规则挖掘中的误导和无信息模式
8. Detecting and Mining Similarities, Differences and Target Patterns in Sequences of Images Using the PFF, LGG and SPNG Approaches [R] . Bourbakis, D. 2004

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