Efficient Mining of Outlying Sequence Patterns for Analyzing Outlierness of Sequence Data

离群值 序列(生物学) 计算机科学 数据挖掘 修剪 序列数据库 人工智能 生物化学 化学 遗传学 基因 农学 生物
作者
Tingting Wang,Lei Duan,Guozhu Dong,Zhifeng Bao
出处
期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery From Data [Association for Computing Machinery]
卷期号:14 (5): 1-26 被引量:23
标识
DOI:10.1145/3399671
摘要

Recently, a lot of research work has been proposed in different domains to detect outliers and analyze the outlierness of outliers for relational data. However, while sequence data is ubiquitous in real life, analyzing the outlierness for sequence data has not received enough attention. In this article, we study the problem of mining outlying sequence patterns in sequence data addressing the question: given a query sequence s in a sequence dataset D , the objective is to discover sequence patterns that will indicate the most unusualness (i.e., outlierness) of s compared against other sequences. Technically, we use the rank defined by the average probabilistic strength ( aps ) of a sequence pattern in a sequence to measure the outlierness of the sequence. Then a minimal sequence pattern where the query sequence is ranked the highest is defined as an outlying sequence pattern. To address the above problem, we present OSPMiner, a heuristic method that computes aps by incorporating several pruning techniques. Our empirical study using both real and synthetic data demonstrates that OSPMiner is effective and efficient.
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