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Veuillez expliquer ce qu'est "l'exploration de modèles séquentiels"
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L'exploration de modèles séquentiels est un sujet d'exploration de données qui consiste à trouver des modèles statistiquement pertinents entre des exemples de données où les valeurs sont fournies dans une séquence. On suppose généralement que les valeurs sont discrètes, et donc l'extraction de séries chronologiques est étroitement liée, mais généralement considérée comme une activité différente. Le pattern mining séquentiel est un cas particulier du data mining structuré.
Il existe plusieurs problèmes de calcul traditionnels clés abordés dans ce domaine. Celles-ci incluent la création de bases de données et d'index efficaces pour les informations de séquence, l'extraction des modèles fréquents, la comparaison des séquences pour la similarité et la récupération des membres de séquence manquants. En général, les problèmes d'exploration de séquences peuvent être classés comme l'exploration de chaînes, qui est généralement basée sur des algorithmes de traitement de chaînes et l'exploration d'éléments, qui est généralement basée sur l'apprentissage de règles d'association. Les modèles de processus locaux étendent l'exploration de modèles séquentiels à des modèles plus complexes qui peuvent inclure des choix (exclusifs), des boucles et des constructions de concurrence en plus de la construction d'ordre séquentiel.