模式挖掘项目时间约束序列模式数据集-zahidmahar
数据来源：互联网公开数据
标签：模式挖掘,序列模式,时间约束,事件序列,数据科学,数据挖掘,时间分析,科研
数据概述：
本数据集收录了一组包含事件及其发生时间戳的序列数据，适用于时间约束下的序列模式挖掘。数据集中每个元组代表一个事件及其发生的时间点。通过引入时间约束，数据集中的序列模式能够反映事件之间的时间间隔关系，从而提供更丰富的模式信息。
数据集中的序列遵循一定的事件类型集合和时间域。每个事件被表示为一个二元组 (e, t)，其中 e 表示事件类型，t 表示事件发生的时间戳。时间域 T 假设为实数集的子集，并且事件类型集合 E 是全序的，用 表示。
举例来说，数据集中包含多个序列，其中某一序列可能包含事件 A、B 和 C。假设我们设定最小支持度阈值为 1，那么序列模式 被认为是频繁的，因为它在数据库中出现了两次。然而，这一模式没有提供关于事件之间时间间隔的额外信息。
通过引入时间约束，我们可以更详细地描述该模式。例如，假设 A、B 和 C 在数据集中出现时，B 在 A 之后至少 1 个时间单位且最多 5 个时间单位发生，C 在 B 之后的 2 到 4 个时间单位内发生。则该模式可以表示为 A[1,5]B 和 B[2,4]C，形成一个有向图，其中节点代表事件，边代表时间间隔，用时间约束表示。
数据用途概述：
该数据集适用于模式挖掘、时间序列分析、事件序列分析等多种应用场景。研究人员可以利用该数据集来发现带有时间约束的频繁序列模式，从而提取出更加丰富和有意义的模式信息；教育者可以使用该数据集进行模式挖掘的教学和实验；政策制定者或分析者可以基于时间约束的模式来做出更加精准的预测和决策。
