A two-stage methodology for sequence classification based on sequential pattern mining and optimization

Φόρτωση...
Μικρογραφία εικόνας

Ημερομηνία

Τίτλος Εφημερίδας

Περιοδικό ISSN

Τίτλος τόμου

Εκδότης

Elsevier

Περίληψη

Τύπος

Είδος δημοσίευσης σε συνέδριο

Είδος περιοδικού

peer reviewed

Είδος εκπαιδευτικού υλικού

Όνομα συνεδρίου

Όνομα περιοδικού

Data & Knowledge Engineering

Όνομα βιβλίου

Σειρά βιβλίου

Έκδοση βιβλίου

Συμπληρωματικός/δευτερεύων τίτλος

Περιγραφή

We present a methodology for sequence classification, which employs sequential pattern mining and optimization, in a two-stage process. In the first stage, a sequence classification model is defined, based on a set of sequential patterns and two sets of weights are introduced, one for the patterns and one for classes. In the second stage, an optimization technique is employed to estimate the weight values and achieve optimal classification accuracy. Extensive evaluation of the methodology is carried out, by varying the number of sequences, the number of patterns and the number of classes and it is compared with similar sequence classification approaches. (c) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Περιγραφή

Λέξεις-κλειδιά

sequential pattern mining, sequential pattern matching, sequence classification, recognition, machines

Θεματική κατηγορία

Παραπομπή

Σύνδεσμος

<Go to ISI>://000258801400007
http://ac.els-cdn.com/S0169023X08000748/1-s2.0-S0169023X08000748-main.pdf?_tid=099a97a427b1514744cf1439ea293940&acdnat=1339756685_f74d41c7a3f56360c3cc2f1991b6018a

Γλώσσα

en

Εκδίδον τμήμα/τομέας

Όνομα επιβλέποντος

Εξεταστική επιτροπή

Γενική Περιγραφή / Σχόλια

Ίδρυμα και Σχολή/Τμήμα του υποβάλλοντος

Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Μηχανικών Επιστήμης Υλικών

Πίνακας περιεχομένων

Χορηγός

Βιβλιογραφική αναφορά

Ονόματα συντελεστών

Αριθμός σελίδων

Λεπτομέρειες μαθήματος

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced