पैटर्न माइनिंग के अनुप्रयोग
पैटर्न माइनिंग के विभिन्न अनुप्रयोग निम्नलिखित हैं:
1. शोर फ़िल्टरिंग और डेटा सफाई
पैटर्न माइनिंग का उपयोग आमतौर पर कई डेटा-गहन अनुप्रयोगों में प्रीप्रोसेसिंग के रूप में शोर फ़िल्टरिंग और डेटा सफाई के लिए किया जाता है। इसका उपयोग माइक्रोएरे डेटा का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, जिसमें हजारों आयाम शामिल हैं (जैसे, जीन का वर्णन करने वाले)।
2. अंतर्निहित तंत्र और क्लस्टर्स की खोज
पैटर्न माइनिंग डेटा में छिपे अंतर्निहित तंत्र और क्लस्टर्स की खोज में सहायता करता है। DBLP डेटा सेट को देखते हुए, उदाहरण के लिए, लगातार पैटर्न माइनिंग दिलचस्प क्लस्टर्स जैसे सह-लेखक क्लस्टर्स (उन लेखकों को निर्धारित करके जो आमतौर पर सहयोग करते हैं) और सम्मेलन क्लस्टर्स (कई लेखकों और शर्तों के साझाकरण को निर्धारित करके) की आसानी से खोज कर सकता है। ऐसी वास्तुकला या क्लस्टर खोज का उपयोग अधिक परिष्कृत डेटा माइनिंग के लिए प्रीप्रोसेसिंग के रूप में किया जा सकता है।
3. उच्च-आयामी स्थान में सबस्पेस क्लस्टरिंग
लगातार पैटर्न का उपयोग उच्च-आयामी स्थान में सबस्पेस क्लस्टरिंग के लिए प्रभावी ढंग से किया जा सकता है। उच्च-आयामी स्थान में क्लस्टरिंग मुश्किल है, जहां दो वस्तुओं के बीच की दूरी मापना जटिल है। ऐसा इसलिए है क्योंकि ऐसी दूरी उन कई आयामों के सेट पर हावी होती है जिनमें वस्तुएं मौजूद होती हैं।
4. स्पेसियोटेम्पोरल, टाइम-सीरीज, इमेज, वीडियो, और मल्टीमीडिया डेटा विश्लेषण
पैटर्न विश्लेषण स्पेसियोटेम्पोरल जानकारी, टाइम-सीरीज डेटा, इमेज डेटा, वीडियो डेटा, और मल्टीमीडिया डेटा के विश्लेषण में फायदेमंद है। स्पेसियोटेम्पोरल डेटा विश्लेषण का एक अनुप्रयोग कोलोकेशन पैटर्न का विश्लेषण है। ये यह तय करने में मदद कर सकते हैं कि कोई विशिष्ट बीमारी भौगोलिक रूप से विशिष्ट वस्तुओं जैसे कुएं, अस्पताल, या नदी के साथ कोलोकेटेड है या नहीं।
5. टाइम-सीरीज डेटा विश्लेषण
टाइम-सीरीज डेटा विश्लेषण में, शोधकर्ताओं ने टाइम-सीरीज मूल्यों को कई अंतरालों में विवेकपूर्ण किया है ताकि छोटे उतार-चढ़ाव और मूल्य अंतरों को नजरअंदाज किया जा सके। डेटा को अनुक्रमिक पैटर्न में सारांशित किया जा सकता है, जिसे समानता खोज या तुलनात्मक विश्लेषण को सरल बनाने के लिए अनुक्रमित किया जा सकता है।
6. इमेज विश्लेषण और पैटर्न पहचान
इमेज विश्लेषण और पैटर्न पहचान में, शोधकर्ताओं ने बार-बार दिखाई देने वाले दृश्य टुकड़ों को दृश्य शब्दों के रूप में व्यवस्थित किया है, जिनका उपयोग कुशल क्लस्टरिंग, क्लासिफिकेशन, और तुलनात्मक विश्लेषण के लिए किया जा सकता है।
7. अनुक्रम या संरचनात्मक डेटा विश्लेषण
पैटर्न माइनिंग का उपयोग ट्री, ग्राफ, सबसीक्वेंस, और नेटवर्क सहित अनुक्रम या संरचनात्मक डेटा के विश्लेषण के लिए किया गया है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, शोधकर्ताओं ने कोड निष्पादन में लगातार या गैप्ड सबसीक्वेंस को अनुक्रमिक पैटर्न के रूप में सुसंगत किया है जो सॉफ्टवेयर त्रुटियों की पहचान करने में सहायता करते हैं।
8. कॉपी-पेस्ट त्रुटियों और साहित्यिक चोरी का पता लगाना
विशाल सॉफ्टवेयर प्रोग्राम में कॉपी-एंड-पेस्ट त्रुटियों को स्रोत कोड के विस्तारित अनुक्रमिक पैटर्न विश्लेषण द्वारा पहचाना जा सकता है। साहित्यिक चोरी वाले सॉफ्टवेयर प्रोग्राम को उनके काफी समान प्रोग्राम फ्लो/लूप तंत्र के आधार पर पहचाना जा सकता है।
9. ग्राफ इंडेक्स और समानता खोज
लगातार और भेदभावपूर्ण पैटर्न को प्राथमिक इंडेक्सिंग तंत्र (ग्राफ इंडेक्स कहा जाता है) के रूप में उपयोग किया जा सकता है ताकि बड़े, जटिल, संरचित डेटा सेट और नेटवर्क की खोज की जा सके। ये केमिकल कंपाउंड डेटाबेस या XML-संरचित डेटाबेस जैसे ग्राफ-संरचित डेटा में समानता खोज प्रदान करते हैं। ऐसे पैटर्न का उपयोग डेटा कम्प्रेशन और विवरण के लिए किया जा सकता है।
