लगातार पैटर्न माइनिंग के कई मानदंड हैं जो निम्नलिखित हैं:
माइन किए जाने वाले पैटर्न की पूर्णता के आधार पर - यह न्यूनतम समर्थन थ्रेशोल्ड दिए जाने पर लगातार आइटमसेट्स का पूरा संग्रह, बंद लगातार आइटमसेट्स, और अधिकतम लगातार आइटमसेट्स को माइन कर सकता है।
यह बाधित लगातार आइटमसेट्स (यह उपयोगकर्ता-परिभाषित बाधाओं के संग्रह को संतुष्ट कर सकता है), सन्निकट लगातार आइटमसेट्स (यह माइन किए गए लगातार आइटमसेट्स के लिए केवल सन्निकट समर्थन गिनती बदल सकता है), निकट-मिलान लगातार आइटमसेट्स (यह अपेक्षाकृत मिलान वाले आइटमसेट्स की समर्थन गिनती गिन सकता है), टॉप-k लगातार आइटमसेट्स (यानी, उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट मूल्य, k के लिए k सबसे लगातार आइटमसेट्स), आदि भी निकाल सकता है।
कई एप्लिकेशन माइन किए जाने वाले पैटर्न की अखंडता के बारे में कई आवश्यकताएं हो सकती हैं, जो अलग-अलग गणना और अनुकूलन दृष्टिकोण का कारण बन सकती हैं।
नियम सेट में शामिल अमूर्त स्तरों के आधार पर - एसोसिएशन नियम माइनिंग के कई तरीके अमूर्तता के कई स्तरों पर नियमों की खोज कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, मान लें कि खनन किए गए एसोसिएशन नियमों का एक समूह निम्नलिखित नियमों को शामिल करता है जहां X एक चर है जो ग्राहक को परिभाषित करता है -
buys(X, "computer") → buys(X, "HP printer")
buys(X, "laptop computer") → buys(X, "HP printer")
नियम में शामिल डेटा आयामों की संख्या के आधार पर - यदि किसी एसोसिएशन नियम में आइटम्स या विशेषताएं केवल एक आयाम को संदर्भित करती हैं, तो यह एक एकल-आयामी एसोसिएशन नियम है।
नियम में संभाले जाने वाले मूल्यों के प्रकारों के आधार पर - यदि कोई नियम आइटम्स के अस्तित्व और अनुपस्थिति के बीच संघों को शामिल करता है, तो यह एक बूलियन एसोसिएशन नियम है। यदि कोई नियम मात्रात्मक आइटम्स या विशेषताओं के बीच संघों को परिभाषित करता है, तो यह एक मात्रात्मक एसोसिएशन नियम है। इन नियमों में, आइटम्स या विशेषताओं के लिए मात्रात्मक मूल्यों को अंतराल में विभाजित किया जाता है।
माइन किए जाने वाले नियमों के प्रकारों के आधार पर - लगातार पैटर्न विश्लेषण कई प्रकार के नियम और विभिन्न दिलचस्प संबंध बना सकता है। एसोसिएशन नियम लगातार पैटर्न से उत्पन्न नियमों का प्रसिद्ध प्रकार हैं।
माइन किए जाने वाले पैटर्न के प्रकारों के आधार पर - कई प्रकार के लगातार पैटर्न कई प्रकार के डेटा सेट्स से माइन किए जा सकते हैं। मुख्य लक्ष्य लगातार आइटमसेट माइनिंग पर है, यानी, लेनदेन या रिलेशनल डेटा सेट्स से लगातार आइटमसेट्स (आइटम्स के सेट) का खनन।
सीक्वेंशियल पैटर्न माइनिंग एक सीक्वेंस डेटा सेट में लगातार सबसीक्वेंस की खोज करता है, जहां एक सीक्वेंस डेटा घटनाओं का एक क्रम है। उदाहरण के लिए, सीक्वेंशियल पैटर्न माइनिंग के साथ, यह अध्ययन कर सकता है कि आइटम्स आमतौर पर किस क्रम में खरीदे जाते हैं। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता पहले पीसी खरीदने की प्रवृत्ति रखते हैं, उसके बाद डिजिटल कैमरा, और फिर मेमोरी कार्ड।
