该文综述模式挖掘与评估研究，提出统计框架评估张量数据模式偏离零期望的概率以减少假阳性并降低复杂度，用蒙特卡洛树搜索解决模式多样性，以多准则决策学习模式排名函数，用熵正则化提取平滑低维模式，借助人机协作识别误分类模式，提出DITTO算法生成多元序列简明描述，并探讨“二十个问题”式假设检验及高维分类器精度验证。