P-Sequential Spaces and Cleavability

∗ Supported by the Serbian Scientific Foundation, grant No 04M01

CORE: A Multi-Purpose Programming Contest Repository System

Яни Чаушев, Милослав Средков, Красимир Манев - Всяко състезание по програмиране използва множество софтуерни инструменти за управление на процесите по време на състезанието. Въпреки че тези инструменти обикновено покриват спецификите на конкретния вид състезание задоволително, те рядко адресират трудностите на дългосрочното съхранение на данни и оперативната съвместимост. В тази статия е представен един софтуерен инструмент адресиращ тези проблеми. Вместо комплексна система, касаеща всички аспекти на състезанието, CORE е централизирано хранилище за съхраняване и поддържане на необходимите за различни състезания данни. Представени са основните му елементи, текущото състояние на реализацията и перспективите за развитие на системата.

An Algorithm to Mine Normalized Weighted Sequential Patterns Using a Prefix-projected Database

Sequential pattern mining is an important subject in data mining with broad applications in many different areas. However, previous sequential mining algorithms mostly aimed to calculate the number of occurrences (the support) without regard to the degree of importance of different data items. In this paper, we propose to explore the search space of subsequences with normalized weights. We are not only interested in the number of occurrences of the sequences (supports of sequences), but also concerned about importance of sequences (weights). When generating subsequence candidates we use both the support and the weight of the candidates while maintaining the downward closure property of these patterns which allows to accelerate the process of candidate generation.