.. _part3_chap11: *********************************************************************** Chapitre 11 : CloSpan *********************************************************************** **Famille :** Sequential Pattern Mining (SPM), motifs **fermés**. Idée clé ======== **CloSpan** (*Closed Sequential pattern mining*) ne renvoie que les séquences **fermées** — celles qui n'ont **pas** de sur-séquence de **même support**. C'est une **compression sans perte** de l'ensemble des séquences fréquentes (souvent énorme). Il s'appuie sur la croissance de préfixes (façon PrefixSpan) mais **élague** tôt grâce à la détection d'**équivalences** de bases projetées (techniques de *backward sub-pattern* et *backward super-pattern*), évitant d'explorer des branches qui produiraient des séquences non fermées. Principe par l'exemple ====================== Si :math:`\langle a, b \rangle` et :math:`\langle a, b, c \rangle` ont le **même support**, alors :math:`\langle a, b \rangle` n'est **pas** fermée : seule la plus longue est conservée. CloSpan repère ces situations (bases projetées identiques) et **fusionne/élague** les recherches redondantes. Article de référence ===================== Yan, X., Han, J., & Afshar, R. (2003). *CloSpan: Mining Closed Sequential Patterns in Large Datasets*. Proc. 2003 SIAM Int'l Conf. on Data Mining (SDM'03), 166–177. — Implémentation : `SPMF (CloSpan) `_.