Häufige Muster in zeitbezogenen Daten
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Temporal Data Mining is the study of pattern searches in time-dependent data. Time-dependent data is generated in a natural way in many different application scenarios. This thesis is motivated by three applications from the automotive industry which produce time-dependent data in the form of interval sequences. Each interval of an interval sequence describes the occurrence of a certain event over a defined period of time. In this thesis, algorithms are developed which allow identification of all frequent temporal patterns from a given set of interval sequences. In contrast to existing work, the new algorithms are able to consider all occurrences of a temporal pattern within one interval sequence and to use a definition of frequency that is based on the number of pattern occurrences in the data. These qualities are essential for the applications described in this thesis as well as many other application scenarios in order to solve the underlying data mining task. Furthermore, supplementary methods to frequent temporal patterns which support the deployment of the new algorithms are discussed. These methods include e.g. the appropriate visualization of temporal patterns and the generation of temporal rules. Finally, the effectiveness of the new algorithms and methods are demonstrated using the three applications from the automotive industry.
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