تنقيب الأنماط وقواعد الارتباط والتبعية

باستخدام التنقيب عن البيانات هناك العديد من المزايا التي تساعد على تحسين العملية المحددة وفي بعض الحالات ويؤدي ذلك إلى توفير التكاليف، ويستخدم التنقيب عن البيانات بشكل شائع للوصول إلى كمية كبيرة من البيانات عن الطرق والاتجاهات.

إنّ (GSP) هي واحدة من الخوارزمية الأولى لاكتشاف الأنماط المتسلسلة في قواعد بيانات التسلسل، حيث يستخدم نهجًا يشبه (Apriori) لاكتشاف الأنماط المتسلسلة، ومدخلات نظام (GSP) عبارة عن قاعدة بيانات تسلسلية و(min_sup).

منذ إنشاء عملية تقييم الأنماط في التنقيب عن البيانات يتم إجراء قدر كبير من الأبحاث في مجال التنقيب عن الأنماط التي تستهدف أنواعًا مختلفة من الأنماط بالإضافة إلى المشكلات والتحديات التي تمت مواجهتها أثناء استخراجها

تستخدم معظم خوارزميات التنقيب عن قواعد الارتباط إطار دعم الثقة، وعلى الرغم من أنّ الحد الأدنى من الدعم وعتبات الثقة يساعد في استبعاد استكشاف عدد كبير من القواعد غير المهمة، إلّا أنّ العديد من القواعد التي تم إنشاؤها لا تزال غير مثيرة للاهتمام للمستخدمين.