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2011 | OriginalPaper | Chapter

Mining Temporal Constraint Networks by Seed Knowledge Extension

Authors : M. R. Álvarez, P. Félix, P. Cariñena

Published in: Artificial Intelligence in Medicine

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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This paper proposes an algorithm for discovering temporal patterns, represented in the Simple Temporal Problem (STP) formalism, that frequently occur in a set of temporal sequences. To focus the search, some initial knowledge can be provided as a seed pattern by a domain expert: the mining process will find those frequent temporal patterns consistent with the seed. The algorithm has been tested on a database of temporal events obtained from polysomnography tests in patients with Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome (SAHS).

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Metadata
Title
Mining Temporal Constraint Networks by Seed Knowledge Extension
Authors
M. R. Álvarez
P. Félix
P. Cariñena
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-22218-4_31

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