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。

该文综述流程挖掘与模式挖掘研究，涵盖自动化流程发现评估、知识图谱降噪、事件聚类生成层次模型、通用性度量框架、预测模型模式选择、序列模式挖掘、局部过程模型分组、多兴趣交互式框架、高效用模式综述，以及用流程挖掘分析学生学习路径。

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。