【摘要】中提到的“一种多时间间隔序列模式挖掘算法”是针对数据挖掘领域中的序列模式发现技术进行的创新。序列模式挖掘是数据挖掘的重要组成部分，它旨在从时间顺序的数据中找出频繁出现的模式，例如在电子商务中用户的购买行为、生物序列分析、网络日志分析等场景。传统的序列模式挖掘往往忽略了项之间的具体时间间隔或采用了固定时间窗口，这可能导致忽略某些具有实际意义的模式。
论文中提出的MTTA（Multi-Time Interval Temporal Association Rule Learning）算法，其核心在于依据挖掘过程中实际情况动态设置时间间隔，这种方法更加灵活，能够适应不同应用场景对时间间隔的需求。通过采用有效的剪枝策略，MTTA算法能够在不同时间区间内精确地展示序列模式，从而提高挖掘效率和准确性。
在【部分内容】中，作者首先定义了多时间间隔序列数据库及其组成元素，包括事务序列、项集以及项出现的时间。例如，表1展示了一个具体的多时间间隔序列数据库实例，其中包含了多个事务序列，每个序列由不同的项按照出现时间顺序排列。
接下来，论文中可能会详细讨论MTTA算法的具体步骤，包括如何动态设置时间间隔、如何执行挖掘过程、如何应用剪枝策略减少搜索空间，以及如何评估算法的性能。实验部分则会展示算法在实际数据上的应用效果，通常会包括算法的运行时间、内存占用、挖掘出的模式数量和质量等方面的比较，以证明算法相对于现有方法的优越性。
这种多时间间隔序列模式挖掘算法是对传统序列挖掘的改进，它提高了对时间依赖性模式的识别能力，尤其适用于那些时间间隔变化较大或需要精细时间分析的领域。通过动态调整时间间隔和采用高效的剪枝策略，MTTA算法能够在保持挖掘性能的同时，提供更精确的序列模式发现结果。
