A Data Mining Algorithm for Inducing Temporal Constraint Networks
A Data Mining Algorithm for Inducing Temporal Constraint Networks
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一种引入时间约束网络的数据挖掘算法
DOI：
10.1007/978-3-642-14049-5_31
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Otero
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. R. Álvarez;P. Félix;P. Cariñena;A. Otero
提出了一种从时间事件集合中归纳时间知识的新方法。其结果是，一组频繁的时间模式，表示以下的简单时间问题（STP）的形式主义：一组事件类型和一组约束条件，描述共同的时间安排之间的事件。聚类技术的使用使得有可能区分在集合中发现的频繁模式。
A new approach to the problem of temporal knowledge induction from a collection of temporal events is presented. As a result, a set of frequent temporal patterns is obtained, represented following the Simple Temporal Problem (STP) formalism: a set of event types and a set of constraints describing common temporal arrangements between the events. The use of a clustering technique makes it possible to discriminate between the frequent patterns that are found in the collection.