প্যাটার্ন মাইনিং-এর প্রয়োগ (Applications of Pattern Mining)
প্যাটার্ন মাইনিং-এর বিভিন্ন প্রয়োগ নিচে দেওয়া হলো:
১. নয়েজ ফিল্টারিং ও ডেটা ক্লিনিং
প্যাটার্ন মাইনিং সাধারণত ডেটা-গভীর অ্যাপ্লিকেশনে প্রিপ্রসেসিং হিসেবে নয়েজ ফিল্টারিং ও ডেটা ক্লিনিংয়ে ব্যবহৃত হয়। এটি মাইক্রোঅ্যারে ডেটা অন্বেষণে ব্যবহার করা যায়, যাতে দশ হাজারও মাত্রা থাকতে পারে (যেমন জিন বর্ণনা করা)।
২. অন্তর্নিহিত মেকানিজম ও ক্লাস্টার আবিষ্কার
প্যাটার্ন মাইনিং ডেটার মধ্যে अन्तর্নিহিত মেকানিজম ও লুকানো ক্লাস্টার আবিষ্কার করতে সাহায্য করে। DBLP ডেটা সেট দিয়ে, مثلاً, ফ্রিকোয়েন্ট প্যাটার্ন মাইনিং সহজে আকর্ষণীয় ক্লাস্টার আবিষ্কার করতে পারে যেমন সহ-লেখক ক্লাস্টার (যারা একসাথে সহযোগিতা করেন) এবং কনফারেন্স ক্লাস্টার (যারা অনেক লেখক ও শব্দ শেয়ার করেন)। এ ধরনের কাঠামো বা ক্লাস্টার আবিষ্কার আরও জটিল ডেটা মাইনিং-এর জন্য প্রিপ্রসেসিং হিসেবে কাজ করতে পারে।
৩. উচ্চ-মাত্রিক স্পেসে সাবস্পেস ক্লাস্টারিং
ফ্রিকোয়েন্ট প্যাটার্ন উচ্চ-মাত্রিক স্পেসে সাবস্পেস ক্লাস্টারিং-এ কার্যকরভাবে ব্যবহার করা যায়। উচ্চ-মাত্রিক স্পেসে ক্লাস্টারিং কঠিন কারণ দুটি অবজেক্টের মধ্যে দূরত্ব মাপা জটিল। এর কারণ হলো এমন দূরত্ব उन মাত্রাগুলোর দ্বারা প্রভাবিত হয় যেখানে অবজেক্টগুলো বিন্যাস করা থাকে।
৪. স্পেশিও-টেম্পোরাল, টাইম-সিরিজ, ইমেজ, ভিডিও ও মাল্টিমিডিয়া ডেটা বিশ্লেষণ
প্যাটার্ন বিশ্লেষণ স্পেশিও-টেম্পোরাল তথ্য, টাইম-সিরিজ ডেটা, ইমেজ ডেটা, ভিডিও ডেটা, এবং মাল্টিমিডিয়া ডেটা বিশ্লেষণে উপকারী। স্পেশিও-টেম্পোরাল ডেটা বিশ্লেষণের একটি প্রয়োগ হলো কোলোকেশন (colocation) প্যাটার্ন বিশ্লেষণ। এগুলো সাহায্য করতে পারে নির্ধারণে কোনো নির্দিষ্ট রোগ ভৌগোলিকভাবে কোনো নির্দিষ্ট অবজেক্টের সাথে কোলোকেটেড (যেমন একটি কুা, হাসপাতাল, বা নদী)।
৫. টাইম-সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণ
টাইম-সিরিজ ডেটা বিশ্লেষণে গবেষকরা টাইম-সিরিজ মানগুলোকে কিছু ইন্টারভালে ডিসক্রেটাইজ (discretize) করে যাতে ছোট ফ্লাকচুয়েশন ও মান পার্থক্য উপেক্ষা করা যায়। ডেটাকে সিকোয়েন্সিয়াল প্যাটার্নে সারসংক্ষেপ করা যায়, যেগুলি ইনডেক্স করা যায় সিমিলারিটি সার্চ বা তুলনামূলক বিশ্লেষণ সহজ করতে।
৬. ইমেজ বিশ্লেষণ ও প্যাটার্ন রিকগনিশন
ইমেজ বিশ্লেষণ ও প্যাটার্ন রিকগনিশনে গবেষকরা ঘন ঘন উপস্থিত ভিজ্যুয়াল ফ্র্যাগমেন্টকে ভিজ্যুয়াল ওয়ার্ড (visual words) হিসেবে কোড করে, যেগুলি কার্যকর ক্লাস্টারিং, শ্রেণিবিন্যাস, এবং তুলনামূলক বিশ্লেষণে ব্যবহার করা যায়।
৭. সিকোয়েন্স বা কাঠামোগত ডেটা বিশ্লেষণ
প্যাটার্ন মাইনিং সিকোয়েন্স বা কাঠামোগত ডেটা (ট্রি, গ্রাফ, সাবসিকোয়েন্স, নেটওয়ার্ক) বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়েছে। সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে গবেষকরা কোড এক্সিকিউশনে ক্রমাগত বা গ্যাপযুক্ত সাবসিকোয়েন্সকে সিকোয়েন্সিয়াল প্যাটার্ন হিসেবে সনাক্ত করেছেন যা সফ্টওয়্যার ত্রুটি শনাক্ত করতে সাহায্য করে।
বিশাল সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামে কপি-অ্যান্ড-পেস্ট ত্রুটি এক্সটেন্ডেড সিকোয়েন্সিয়াল প্যাটার্ন বিশ্লেষণ দিয়ে শনাক্ত করা যায়। লিটiguriy কোড করা সফ্টওয়্যার প্রোগ্রাম তাদের মোটামুটি একই প্রোগ্রাম ফ্লো/লুপ কাঠামোর ভিত্তিতে শনাক্ত করা যায়।
৮. গ্রাফ ইন্ডেক্সিং ও সিমিলারিটি সার্চ
ফ্রিকোয়েন্ট ও ডিসক্রিমিনেটিভ প্যাটার্নকে প্রিমিটিভ ইন্ডেক্সিং মেকানিজম (গ্রাফ ইন্ডেক্স) হিসেবে ব্যবহার করা যায় বড়, জটিল, কাঠামোগত ডেটা সেট ও নেটওয়ার্ক সার্চ করতে। এগুলো গ্রাফ-কাঠামোগত ডেটা (যেমন রাসায়নিক কমপাউন্ড ডেটাবেস বা XML-কাঠামোগত ডেটাবেস) এ সিমিলারিটি সার্চ সক্ষম করে। এছাড়া এই প্যাটার্নগুলো ডেটা সংকুচন ও বর্ণনার জন্য ব্যবহার করা যায়।
