本研究提出一种八步协作流程，结合人类洞察与AI能力，提取已知用法中的模式，通过模式语言有效整合大型语言模型与数据源，推动模式挖掘应用。

本文探讨模式挖掘在预测模型中的应用，提出多种框架和算法，以提高无监督学习的准确性和效率，旨在改善决策制定和知识发现。

本文探讨了多种模式挖掘方法，包括引入统计显著性和判别能力的算法、基于实值项集的质量评分、Monte Carlo树搜索和安全模式剪枝，旨在提高模式发现的效率和有效性。研究通过实证验证了这些方法在处理高维数据和模式数量爆炸问题中的应用。