คำถามติดแท็ก sequential-pattern-mining

สมมติลำดับ 1 มิติต่อไปนี้: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... ตัวอักษรA, B, C, ..ที่นี่เป็นตัวแทนของเหตุการณ์ 'ธรรมดา' สัญลักษณ์#, $, %, ...ที่นี่แสดงถึงกิจกรรม 'พิเศษ' การเว้นวรรคชั่วคราวระหว่างเหตุการณ์ทั้งหมดนั้นไม่เหมือนกัน (ทุกอย่างจากไม่กี่วินาทีไปจนถึงหลายวัน) แม้ว่าเหตุการณ์ในอดีตที่ผ่านมามีความเป็นไปได้น้อยที่จะมีอิทธิพลต่อเหตุการณ์ในอนาคต เป็นการดีที่ฉันสามารถคำนึงถึงความล่าช้าเหล่านี้อย่างชัดเจน มีคำสั่งของประเภทเหตุการณ์ปกติ 10,000 ประเภทและลำดับเหตุการณ์พิเศษ 100 ชนิด จำนวนของกิจกรรมทั่วไปก่อนหน้ากิจกรรมพิเศษจะแตกต่างกันไป แต่ไม่น่าจะมากกว่า 100-300 โดยพื้นฐานฉันสนใจที่จะมองหารูปแบบในลำดับเหตุการณ์ปกติที่จบลงด้วยการทำนายเหตุการณ์พิเศษ ตอนนี้คุณสามารถเข้าถึงสิ่งนี้ได้หลายวิธี: การสร้างคุณสมบัติเวกเตอร์ + การจำแนกมาตรฐานการเรียนรู้กฎการเชื่อมโยง HMM ฯลฯ ในกรณีนี้ฉันอยากรู้ว่าเครือข่ายที่ใช้ LSTM …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining