Đề tài này tập trung vào việc nghiên cứu và triển khai các kỹ thuật khai thác mẫu tuần tự, nhằm đáp ứng nhu cầu phân tích dữ liệu trong thực tế. Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng một hệ thống có khả năng phát hiện và tổng hợp hiệu quả từ các chuỗi dữ liệu phức tạp. Phương pháp tiếp cận bao gồm cả lý thuyết và thực nghiệm, thông qua việc mô phỏng và thử nghiệm trên các cơ sở dữ liệu lớn để đánh giá hiệu suất. Kết quả dự kiến sẽ đóng góp vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, đặc biệt là trong việc phát triển công cụ phân tích chuyên sâu cho các ngành như y tế, tài chính và kinh doanh.