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# Informatica# Basi di dati# Intelligenza artificiale

Estrazione di Pattern Sequenziali in Dati Incerti

Un framework per estrarre modelli significativi da dataset incerti e rumorosi.

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Tecniche Avanzate di DataTecniche Avanzate di DataMining Svelateda dati incerti.Metodi innovativi per estrarre schemi
Indice

Il data mining è il processo di trovare modelli in grandi set di dati. Aiuta a estrarre informazioni utili dai dati, che possono essere usate in vari settori come la salute, il marketing e i social media. Oggi, con la rapida crescita della tecnologia, abbiamo a che fare con molti dati che sono incerti, imprecisi o rumorosi. Questo tipo di dati è comune in molte applicazioni del mondo reale come le cartelle cliniche, i dati dei sensori e le interazioni sui social media.

Minerare efficacemente modelli da questi Dati Incerti è molto importante. Un compito comune nel data mining è trovare modelli frequenti, che sono sequenze o insiemi di elementi che si presentano frequentemente in un dataset. Questi modelli possono aiutarci a comprendere i comportamenti, fare previsioni e sviluppare strategie in varie applicazioni.

L'importanza del mining di modelli sequenziali

I modelli sequenziali sono tipi specifici di modelli in cui l'ordine degli elementi conta. Per esempio, nella salute, la sequenza dei sintomi nei pazienti è cruciale per diagnosticare malattie. Allo stesso modo, nei social media, l'ordine delle attività degli utenti può indicare tendenze o comportamenti.

Minerare questi modelli può fornire intuizioni significative. Ad esempio, capire la sequenza dei sintomi nei pazienti di COVID-19 può aiutare i fornitori di assistenza sanitaria a offrire migliori trattamenti. Nei social network, analizzare la sequenza dei post degli utenti consente ai marketer di personalizzare le pubblicità in base agli interessi degli utenti.

Sfide con i dati incerti

Quando si lavora con dati incerti, sorgono diverse sfide. Poiché i dati possono essere rumorosi o incompleti, è difficile trovare modelli accurati. Inoltre, man mano che arrivano nuovi dati, possono cambiare i modelli che abbiamo scoperto in precedenza. Pertanto, abbiamo bisogno di strumenti e strategie che possano adattarsi rapidamente a nuove informazioni senza dover ricominciare da capo ogni volta.

Tecniche di mining incrementale

Il mining incrementale è un metodo dove gli algoritmi aggiornano i risultati man mano che nuovi dati vengono aggiunti, invece di ricominciare il processo di mining. Questo approccio fa risparmiare tempo e risorse. Ci sono vari algoritmi progettati per questo scopo, la maggior parte dei quali funziona con dati precisi. Tuttavia, questi algoritmi fanno fatica con dati incerti.

I ricercatori hanno sviluppato nuove tecniche per affrontare queste sfide. Loro puntano a minerare modelli sequenziali in database che non sono statici e possono crescere nel tempo.

Il nostro approccio

In questo lavoro, presentiamo un nuovo framework progettato per minerare modelli sequenziali pesati nei dati incerti. Nel nostro framework, trattiamo l'importanza di ogni elemento in modo diverso assegnando pesi. In questo modo, gli elementi che sono più significativi possono essere evidenziati nel processo di mining.

Introduciamo un nuovo algoritmo chiamato FUWS (Fast Uncertain Weighted Support) che estrae efficientemente sequenze frequenti. Inoltre, proponiamo due tecniche specificamente mirate ad aggiornare queste sequenze in dati incerti incrementali: uWSInc e uWSInc+.

Caratteristiche principali di FUWS

  • Supporto Pesato: Questo algoritmo si concentra sull'importanza degli elementi, consentendo l'estrazione di modelli più rilevanti dai dati.

  • Crescita Efficiente dei Modelli: Utilizzando una struttura gerarchica per memorizzare e mantenere i modelli, il nostro algoritmo può identificare rapidamente quali sequenze devono essere aggiornate man mano che nuovi dati arrivano.

  • Riduzione dei Falsi Positivi: Il nostro metodo minimizza il numero di sequenze inaccurate generate durante il processo di mining, che può verificarsi con metodi tradizionali.

Panoramica delle tecniche incrementali

  • uWSInc: Questa tecnica mantiene le sequenze trovate in precedenza e le aggiorna sulla base dei nuovi dati. Si concentra sulle sequenze semi-frequenti, che sono quasi frequenti ma non soddisfano la soglia minima richiesta.

  • uWSInc+: Questo metodo migliorato va oltre, tenendo anche traccia di modelli che potrebbero diventare frequenti in futuro. Rivalutando queste sequenze promettenti con ogni aggiornamento dei dati, aumenta la probabilità di identificare modelli importanti.

Applicazioni

I nostri metodi sono particolarmente utili in diversi settori:

  1. Salute: Minerando i dati dei pazienti, i fornitori di assistenza sanitaria possono prendere decisioni più informate sui trattamenti e comprendere meglio i sintomi dei pazienti.

  2. Social Media: Le aziende possono personalizzare le loro strategie di marketing in base ai comportamenti degli utenti osservati attraverso l'analisi dei modelli sequenziali sulle piattaforme social.

  3. Gestione del Traffico: Analizzare i comportamenti dei conducenti può aiutare nella pianificazione e nel miglioramento dei sistemi di traffico.

  4. Monitoraggio Ambientale: Minerare i dati dai sensori può fornire intuizioni critiche sui cambiamenti ambientali e aiutare nella decisione per sforzi di sostenibilità.

Risultati Sperimentali

Per convalidare il nostro approccio, abbiamo eseguito esperimenti utilizzando vari dataset con applicazioni reali. Questi dataset includevano sia scenari statici che incrementali per dimostrare l'efficacia dei nostri metodi.

Confronto degli Algoritmi

I nostri esperimenti hanno mostrato che FUWS supera gli algoritmi esistenti quando si tratta di minerare modelli sequenziali pesati in database incerti. Sia uWSInc che uWSInc+ hanno avuto prestazioni significativamente migliori rispetto ai metodi base, in particolare in termini di efficienza e accuratezza.

  • Efficienza del Tempo: I nostri metodi hanno richiesto meno tempo per elaborare i dati rispetto ai metodi tradizionali che ricominciano da zero dopo ogni incremento dei dati.

  • Completezza: Anche se potrebbe esserci un compromesso con il tempo, la completezza dei modelli trovati usando uWSInc+ era notevolmente superiore rispetto a usare solo uWSInc.

Conclusione

La nostra ricerca fa luce sulle complessità del mining di modelli sequenziali in dati incerti. Sviluppando algoritmi efficienti come FUWS, uWSInc e uWSInc+, possiamo affrontare meglio le sfide presentate dai dati rumorosi e dinamici nelle applicazioni in tempo reale.

Con l'evoluzione della tecnologia, la quantità di dati generati aumenterà solo. Il nostro approccio è orientato a rendere il data mining adattabile ed efficiente, assicurando che i modelli preziosi possano essere identificati rapidamente.

Il lavoro futuro potrebbe estendersi oltre le nostre attuali scoperte. Ci sono opportunità di miglioramento nel mining di modelli da flussi di dati incerti ed esplorare modelli sequenziali massimi e chiusi con maggiore dettaglio. Questo lavoro è significativo, considerando l'importanza crescente dell'analisi dei dati in vari settori e industrie.

Continuando a affinare le nostre tecniche, puntiamo a fornire migliori strumenti per le organizzazioni per sfruttare efficacemente i loro dati, portando a decisioni più informate e risultati migliori in vari ambiti.

Fonte originale

Titolo: Mining Weighted Sequential Patterns in Incremental Uncertain Databases

Estratto: Due to the rapid development of science and technology, the importance of imprecise, noisy, and uncertain data is increasing at an exponential rate. Thus, mining patterns in uncertain databases have drawn the attention of researchers. Moreover, frequent sequences of items from these databases need to be discovered for meaningful knowledge with great impact. In many real cases, weights of items and patterns are introduced to find interesting sequences as a measure of importance. Hence, a constraint of weight needs to be handled while mining sequential patterns. Besides, due to the dynamic nature of databases, mining important information has become more challenging. Instead of mining patterns from scratch after each increment, incremental mining algorithms utilize previously mined information to update the result immediately. Several algorithms exist to mine frequent patterns and weighted sequences from incremental databases. However, these algorithms are confined to mine the precise ones. Therefore, we have developed an algorithm to mine frequent sequences in an uncertain database in this work. Furthermore, we have proposed two new techniques for mining when the database is incremental. Extensive experiments have been conducted for performance evaluation. The analysis showed the efficiency of our proposed framework.

Autori: Kashob Kumar Roy, Md Hasibul Haque Moon, Md Mahmudur Rahman, Chowdhury Farhan Ahmed, Carson Kai-Sang Leung

Ultimo aggiornamento: 2024-03-31 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2404.00746

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.00746

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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