第十一章-序列模式挖掘
- 格式：ppt
- 大小：141.00 KB
- 文档页数：21
下载文档原格式
合集下载
人工智能基础智慧树知到课后章节答案2023年下武汉学院
人工智能基础智慧树知到课后章节答案2023年下武汉学院第一章测试1.一般公认人工智能的鼻祖是谁？（）A:麦肯锡 B:牛顿 C:爱因斯坦 D:图灵答案:图灵2.人工智能这一学科正式产生是（）。
A:1957年 B:1945年 C:1956年D:1980年答案:1956年3.智力包括（）。
A:集中精力的能力 B:学习的能力 C:超强的记忆能力 D:控制情绪的能力答案:集中精力的能力;学习的能力;控制情绪的能力第二章测试1.用搜索求解问题的方法，就是数学中的建模方法。
（）A:错 B:对答案:错2.用搜索求解问题一定可以找到最优解。
（）A:错 B:对答案:错3.状态表示可以是（）。
A:矩阵 B:列表 C:图片 D:树结构答案:矩阵;列表;树结构第三章测试1.与或图中包含的关系有（）。
A:否定 B:And/Or C:And D:Or 答案:And/Or;And;Or2.如果问题有解，即S0→Sg存在一条路径，A*算法一定能找到最优解（）A:对 B:错答案:对第四章测试1.下棋是非零和博弈。
（）A:对 B:错答案:错2.极小极大搜索算法在扩展搜索树时，是以深度优先的方式。
（）A:对 B:错答案:错3.极小极大搜索算法是以自顶向下的方式扩展搜索树，以自底向上的方式倒推评价值（）A:对 B:错答案:对4.α-β剪枝法的搜索过程中，α值永不上升，β值永不下降（）A:对 B:错答案:错第五章测试1.如下哪一项不属于遗传算法设计的五大要素（）。
A:确定实际问题参数 B:初始群体设定 C:适应度函数设计 D:参数编码答案:确定实际问题参数2.如下哪一项不属于遗传算法的特性（）。
A:一种包含随机因素的算法 B:迭代算法 C:递归算法 D:可并行执行的算法答案:递归算法3.如下哪一项不属于遗传算法的编码方法（）。
A:结构式编码法 B:有序编码C:图像编码 D:Gray编码答案:图像编码4.遗传算法是受遗传学中自然选择和遗传机制启发而提出来的一种搜索算法。
《城市地理学》课件PPT-第11章-城市内部地域结构
城市经济地租变化
由于不同的功能所要求的交通条件不同，在完全竞争的条件 下，每一功能即每一土地利用区所产生的经济地租递减曲线 是不同的。
一般来说，零售业的经济地租曲线梯度最大，其在市中心所 能产生的经济地租却为各功能之冠。
服务业、轻工业和批发业的经济地租曲线的梯度较零售业为 小。在住宅用地方面，多层楼房用地利用率高，每单位面积 所能产生的价值较低密度的平房为高，所以其经济地租曲线 的斜度也较平房大，农业的经济地租曲线梯度是各类经济活 动中最小的一种，因其在市中心和较偏远的市郊所产生的价 值的差别极为有限。
部分混合土地利用地区由于商业中心扩展 而改为商业用途。
再后为新发展的高级市郊住宅区和十分贫 穷的木屋居民区。
两者可能距离颇远，但亦可能近在咫尺， 而生活水平悬殊。
再后为城郊农业带。
新建的工业村则多位于旧城以外的空间。
城市的垂直差异
最后，还要指出的是，所有上述模式都是平面的， 忽视了城市的垂直差异。
城市中成片的工厂区、住宅区、商业区、文教区， 都是均质性能造就出来的均质地域。
均质地域以某项特定城市职能为衡量中心，讨论地 域表现出来的相对同一性。
换句话说，均质地域是由以某项职能为主构成的地 域（其他职能或为这一主要职能服务，或被这一主 要职能排斥），研究各类职能地域的共性——职能 均衡现象的生成和布局。
⑤根据单项职能信息图上的字母密集情况，勾 画出均质地域的边界走向。然后结合市区地形 地物、行政区划、历史过程等具体情况加以修 正，画出各种职能的均质地域图。
⑥计算各均质地域的均质度和紧凑度。
分析单项地域职能信息图及其均质度和紧凑度， 可以了解该项职能地域的分布状况、面积大小、 紧凑程度高低、质地纯净的程度；对比分析各 单项地域职能信息图，可以了解不同职能布局 的合理性。因此，划分均质地域对城市合理布 局和旧城区改造都具有指导意义。
序列模式挖掘算法
单项间在 同一事务 内以及事 务间旳关 系
单项间在 同一事务 内旳关系
13
二、序列模式挖掘旳应用背景
应用领域： ▪ 客户购置行为模式预测 ▪ Web访问模式预测 ▪ 疾病诊疗 ▪ 自然灾害预测 ▪ DNA序列分析Biblioteka 2024/9/2814
B2C电子商务网站能够根据客户购置纪录来分析客 户购置行为模式，从而进行有针对性旳营销策略。
ID User transaction sequence
1
………………………………………………… ………..
2 ………………………………………………
3
………………………………………………… …..
4 ………………………………….
图书交易网站将顾客购 物纪录整合成顾客购物 序列集合
应用案例1：客户购置有关行商品为推荐：模假如式顾
2024/9/28
35
例：下图演示了怎样从长度为3旳序列模式产生长度为 4旳候选序列模式
Sequential patterns With length 3
<(1,2) 3> <(1,2) 4> <1 (3,4)> <(1,3) 5> <2 (3,4)> <2 3 5>
Candidate 4-Sequences
L1 C2 L2 C3 L3 ……
2024/9/28
29
哈希树
GSP采用哈希树存储候选序列模式。哈希树旳 节点分为三类：
1、根节点； 2、内部节点； 3、叶子节点。
2024/9/28
30
哈希树
根节点和内部节点中存储旳是一种哈希表， 每个哈希表项指向其他旳节点。而叶子节点 内存储旳是一组候选序列模式。
数据仓库与数据挖掘 第10章
第一节 序列的概念及定义
2. 概念及定义
示例：设序列数据库如下图所示，并设用户指定的最小支持 度min-support = 2
序列<a(bc)df>是序列<a(abc)(ac)d(cf)>的子序列 序列<(ab)c>是长度为3的序列模式
Sequence_id
10 20 30 40
Sequence
第一节 序列的概念及定义
2. 概念及定义
设 = <a1 a2 …a n>， = <b1 b2 … bm>，如果存在整数1 <= j1 < j2 <…< jn <= m，使得a1 bj1，a2 bj2，…， an bjn， 则称序列为序列的子序列，又称序列包含序列，记为 序列在序列数据库S中的支持数为序列数据库S中包含序列的 序列个数，记为Support() 给定支持度阈值，如果序列在序列数据库中的支持数不低于， 则称序列为序列模式 长度为l的序列模式记为l-模式
<{1}{5}> <{1}{2,3,4}> <{1,3}> <{1}{2,3,4}{5}> <{5}>
第二节 序列模式挖掘
1. 序列模式挖掘
序列阶段 利用频繁项集发现所希望的序列 最大阶段
在频繁项集中发现最大的序列 设最长序列的长度为n for (k=n; k>1; k--) do for(每一个k序列Sk ) do 从s中删除所有 Sk的子序列
<a(abc)(ac)d(cf)> <(ad)c(bc)(ae)> <(ef)(ab)(df)cb> <eg(af)cbc>
数据分析中的关联规则挖掘和序列模式挖掘
数据分析中的关联规则挖掘和序列模式挖掘数据分析是一个日益重要的领域，在各个行业中被广泛应用。
在数据分析的过程中，关联规则挖掘和序列模式挖掘是两个重要的方法。
本文将分别介绍关联规则挖掘和序列模式挖掘的概念、算法以及应用，并探讨它们在实际问题中的价值和局限性。
一、关联规则挖掘1.概念关联规则挖掘是一种从大规模数据集中发现项集之间有趣关系的技术。
它主要用于发现事物之间的相关性，帮助人们理解数据集中的隐藏模式和规律。
2.算法常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的方法，通过迭代生成频繁项集和关联规则。
FP-growth算法则使用了一种更高效的数据结构FP树，可以在不显式生成候选项集的情况下挖掘关联规则。
3.应用关联规则挖掘在市场篮子分析、推荐系统、生物信息学等领域都有广泛的应用。
例如，在市场篮子分析中，关联规则可以帮助店家发现顾客的购买习惯，进而进行商品摆放和促销策略的优化。
二、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种从序列数据中发现频繁模式的技术。
序列数据是指按时间顺序记录的事件序列，如购物记录、日志数据等。
序列模式挖掘的目标是找到在序列中频繁出现的模式，以揭示事件之间的关联性和规律。
2.算法常见的序列模式挖掘算法有GSP算法和PrefixSpan算法。
GSP算法是一种基于频繁序列的方法，通过递归地生成频繁子序列和模式。
PrefixSpan算法则利用前缀投影将序列划分为多个较小的子序列，从而减少了搜索空间。
3.应用序列模式挖掘在web点击流分析、用户行为分析、生产过程控制等领域都具有重要意义。
例如，在web点击流分析中，序列模式挖掘可以帮助网站优化用户体验，提高点击率和留存率。
三、关联规则挖掘和序列模式挖掘的比较1.异同点关联规则挖掘和序列模式挖掘都是从大规模数据中挖掘隐藏模式和规律的方法。
它们都可以发现项集之间的关联性，但关联规则挖掘更偏重于静态数据集的挖掘，而序列模式挖掘更适用于动态数据中的模式发现。
一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法
第47卷第2期Vol.47No.2计算机工程Computer Engineering2021年2月February2021一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法杜诗晴1，王鹏2，汪卫2（1.复旦大学软件学院，上海201203；2.复旦大学计算机科学技术学院，上海201203）摘要：日志数据是互联网系统产生的过程性事件记录数据，从日志数据中挖掘出高质量序列模式可帮助工程师高效开展系统运维工作。
针对传统模式挖掘算法结果冗余的问题，提出一种从时序日志序列中挖掘序列模式（DTS）的算法。
DTS采用启发式思路挖掘能充分代表原序列中事件关系和时序规律的模式集合，并将最小描述长度准则应用于模式挖掘，设计一种考虑事件关系和时序关系的编码方案，以解决模式规模爆炸问题。
在真实日志数据集上的实验结果表明，与SQS、CSC与ISM等序列模式挖掘算法相比，该算法能高效挖掘出含义丰富且冗余度低的序列模式。
关键词：数据挖掘；日志分析；事件关系；最小描述长度准则；序列模式开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：杜诗晴，王鹏，汪卫.一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法［J］.计算机工程，2021，47（2）：118-125.英文引用格式：DU Shiqing，WANG Peng，WANG Wei.A MDL-based pattern mining algorithm for log sequences［J］. Computer Engineering，2021，47（2）：118-125.A MDL-based Pattern Mining Algorithm for Log SequencesDU Shiqing1，WANG Peng2，WANG Wei2（1.Software School，Fudan University，Shanghai201203，China；2.School of Computer Science，Fudan University，Shanghai201203，China）【Abstract】Logs contain rich information about procedural events generated in Internet systems，and the mining of high-quality sequence modes from log data can improve the efficiency of system operation and maintenance.To address the problem of redundant results of traditional pattern mining algorithms，this paper proposes a Discovering sequential patterns from Temporal log Sequences（DTS）algorithm.DTS heuristically discovers the set of patterns that can best represent the event relationships and temporal regularities in the original sequence.At the same time，DTS applies the Minimum Description Length（MDL）principle to pattern mining，and proposes an encoding scheme that considers event relationships as well as temporal relationships to solve pattern explosion.Experimental results on real log datasets show that compared with SQS，CSC，ISM and other sequential pattern mining algorithms，the proposed algorithm is capable of efficiently mining meaningful sequential patterns with low redundancy.【Key words】data mining；log analysis；event relationships；Minimum Description Length（MDL）principle；sequential patterns DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00571810概述日志数据记录了互联网系统运行时的状态以及任务的开始与结束等重要事件，其易于获取且含有丰富的信息，已经成为系统运维领域的重要数据源。
遗传学-第十一章 表观遗传
5、其他表观遗传机制
（1）遗传印记 概念
或称基因组印记 是指基因组在传递遗传信息的过程中，通过基因组的化学修饰 (DNA的甲基化；组蛋白的甲基化、乙酰化、磷酸化、泛素化 等)而使基因或DNA片段被标识的过程。
特点
基因组印记依靠单亲传递某种性状的遗传信息，被印记的基因 会随着其来自父源或母源而表现不同，即源自双亲的两个等位 基因中一个不表达或表达很弱。 不遵循孟德尔定律，是一种典型的非孟德尔遗传，正反交结果 不同。
ATP依赖的染色质重塑机制
4、RNA调控
RNA干扰
RNA干扰(RNAi)作用是生物体内的一种通过双链RNA 分子在mRNA水平上诱导特异性序列基因沉默的过程。 由于RNAi发生在转录后水平，所以又称为转录后基因 沉默(post-transcriptional gene silencing, PTGS)。 RNA干扰是一种重要而普遍的表观遗传现象。
SUMO（一种类泛素蛋白）化– 可稳定异染色质。
14
3、染色质重塑
染色质重塑（chromatin remodeling）是一个重要的 表观遗传学机制。
染色质重塑是由染色质重塑复合物介导的一系列以染色质 上核小体变化为基本特征的生物学过程。
组蛋白尾巴的化学修饰（乙酰化、甲基化及磷酸化等） 可以改变染色质结构，从而影响邻近基因的活性。
1、DNA甲基化（DNA methylation）
DNA甲基化是目前研究得最清楚、也是最重要的表观遗 传修饰形式。通过甲基供体——S-腺苷甲硫氨酸，并在 DNA甲基转移酶（DNA methyltransferase，DNMT）的催 化下，CpG二核苷酸中的胞嘧啶环上5，位置的氢被活性甲 基所取代，从而转变成5-甲基胞嘧啶（5-mC）。
文学理论教程第十一章叙事性作品课件
拉伊俄斯（俄狄浦 斯之父）=左蹁脚 （？）
俄狄浦斯=肿疼的 脚（？）
《柳毅传》的深层结构
行为
A：循常规行事 B：脱离常规的行 为
应举
马受惊而跑出道外
后果
C：不幸
D：幸运
落第
龙女向舅姑哭诉丈 解下衣带叩社桔入水 龙女被罚牧羊
夫的行为
见龙王
龙女得还
洞庭君把爱女受难 的事向暴躁的弟弟 钱塘君保密
钱塘君怒发而挣断锁 链
二、结构
❖ 结构，作品中各个成分或单元之间关系的整体形态。
❖ “托罗洛夫等结构主义者认为，小说的基本结构与 语言的句法可以类比，……一个单一的句子和一个 完整的叙事文本在句法结构上可能是大致相同的， 因为人们往往依赖相同的结构方式来组织他们的经 验，一篇叙事文本的结构不过就是一个放大了的句 子结构。”（罗钢：《叙事学导论》云南人民出版 社，1994，113）
西 厢 记
（一）事件
❖ 事件，就是行动。没有行动的性状属性，如 “张三没有朋友”就是描写，不是行动。没 有动作就不是一个事件。
❖ 事件由所叙述的人物行为及其后果构成，一 个事件就是一个叙述单位。
❖ 作品中的事件可分为若干层次。
事件在作品中的作用
❖ 任何事件在作品中都承担着一定的作用，传统的 分析重在揭示事件塑造性格的作用，叙事学重在 分析事件推动情节的作用。 推动情节的事件 塑造形象的事件
态角度研究叙事文学。
❖“小规模的叙事学复兴”
20世纪90年代，借鉴女性主义、解构主义、 精神分析学、历史主义、电影理论、计算机科学 等众多理论和方法，形成所谓的“新叙事学”。
传统叙事理论与叙事学的区别
❖ 叙事理论古已有之，叙事学产生于20世纪60年代 的法国。
俄狄浦斯=肿疼的 脚（？）
《柳毅传》的深层结构
行为
A：循常规行事 B：脱离常规的行 为
应举
马受惊而跑出道外
后果
C：不幸
D：幸运
落第
龙女向舅姑哭诉丈 解下衣带叩社桔入水 龙女被罚牧羊
夫的行为
见龙王
龙女得还
洞庭君把爱女受难 的事向暴躁的弟弟 钱塘君保密
钱塘君怒发而挣断锁 链
二、结构
❖ 结构，作品中各个成分或单元之间关系的整体形态。
❖ “托罗洛夫等结构主义者认为，小说的基本结构与 语言的句法可以类比，……一个单一的句子和一个 完整的叙事文本在句法结构上可能是大致相同的， 因为人们往往依赖相同的结构方式来组织他们的经 验，一篇叙事文本的结构不过就是一个放大了的句 子结构。”（罗钢：《叙事学导论》云南人民出版 社，1994，113）
西 厢 记
（一）事件
❖ 事件，就是行动。没有行动的性状属性，如 “张三没有朋友”就是描写，不是行动。没 有动作就不是一个事件。
❖ 事件由所叙述的人物行为及其后果构成，一 个事件就是一个叙述单位。
❖ 作品中的事件可分为若干层次。
事件在作品中的作用
❖ 任何事件在作品中都承担着一定的作用，传统的 分析重在揭示事件塑造性格的作用，叙事学重在 分析事件推动情节的作用。 推动情节的事件 塑造形象的事件
态角度研究叙事文学。
❖“小规模的叙事学复兴”
20世纪90年代，借鉴女性主义、解构主义、 精神分析学、历史主义、电影理论、计算机科学 等众多理论和方法，形成所谓的“新叙事学”。
传统叙事理论与叙事学的区别
❖ 叙事理论古已有之，叙事学产生于20世纪60年代 的法国。
频繁序列模式挖掘算法pbwl算法
频繁序列模式挖掘算法PBWL算法1. 简介频繁序列模式挖掘是数据挖掘领域中的一项重要任务，它用于发现数据集中频繁出现的序列模式。
序列模式是指在一个时间序列数据集中，经常以特定顺序出现的事件或行为。
PBWL（Prefix-Based Window Level）算法是一种用于频繁序列模式挖掘的有效算法。
它通过将时间序列划分为窗口，并使用前缀树来存储和搜索频繁序列模式。
本文将详细介绍PBWL算法的原理、步骤和优势，并通过示例说明其应用和效果。
2. PBWL算法原理2.1 窗口划分PBWL算法首先将时间序列划分为多个窗口，每个窗口包含固定数量的事件或行为。
窗口大小可以根据实际需求进行调整。
2.2 前缀树构建接下来，PBWL算法使用前缀树（Prefix Tree）来存储和搜索频繁序列模式。
前缀树是一种多叉树结构，其中每个节点表示一个事件或行为，路径表示事件之间的顺序关系。
2.3 频繁序列模式挖掘PBWL算法通过遍历每个窗口，将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
在插入过程中，PBWL算法会记录每个节点的计数信息，以便后续的频繁模式挖掘。
当所有窗口都被处理完毕后，PBWL算法从前缀树中提取频繁序列模式。
频繁序列模式是指在整个时间序列数据集中经常出现的序列。
3. PBWL算法步骤PBWL算法的主要步骤如下：1.将时间序列划分为多个窗口，确定窗口大小和滑动步长。
2.初始化前缀树，并设置根节点。
3.遍历每个窗口：–将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
–更新前缀树节点的计数信息。
4.从前缀树中提取频繁序列模式：–使用深度优先搜索（DFS）遍历前缀树。
–对于每个节点，检查其计数是否满足最小支持度要求。
–对于满足要求的节点，将其作为频繁序列模式输出。
4. PBWL算法优势PBWL算法相对于其他频繁序列模式挖掘算法具有以下优势：•高效性：PBWL算法通过窗口划分和前缀树存储结构，减少了搜索的空间和时间复杂度，提高了算法的效率。
第十一章第一节-正常吞咽的解剖生理学基础(李铁山--丘红卫-)
舌外肌——改变位置
正常吞咽运动的解剖
舌骨肌群
舌骨上肌群：4块 舌骨下肌群：4块
咽肌
咽缩肌：推动食团进入食道 咽提肌：止于甲状软骨及咽壁，提升咽喉，舌根后压
正常人的吞咽过程
口腔 前期
口腔 准备 期
口腔 期
咽期
食管 期
1.口腔前期
患者通过视觉和嗅觉感知食物 的性状、质地、气味，启动进 食欲望，做好进食准备，用合
吞咽分期： • 随意阶段
– 准备期：摄入食物至完成咀嚼的阶段 – 口腔期：咀嚼形成的食团运送至咽部的阶段 • 不随意阶段 – 咽腔期：食团通过反射运动由咽部向
食管移送的阶段 – 食道期：食团由食管向胃部移送的阶段
定义
• 是指摄入食物到完成咀嚼的阶段 • 发生于口腔 • 主要是纳入食物、对食物加工处理
吞咽不同分期的神经支配
咽期
第九对颅神经（舌咽神经）：味觉、咽蠕动，唾液分泌 第十对颅神经（迷走神经）：味觉及运动，咽固有肌，
咽蠕动及吞咽启动
第十一对颅神经（副神经）：咽蠕动及头颈的稳定性
吞咽不同分期的神经支配
口腔及咽期
第十二对颅神经（舌下神经）： 舌、喉及舌骨运动
概念
吞咽：食物经咀嚼形成的食团由口腔经咽和食管进 入胃的过程
• 舌内肌（上纵肌、下纵肌、横肌、垂直肌）：食物的 搅拌及输送
• 舌外肌（颏舌肌、舌骨舌肌、茎突舌肌、腭舌肌）： 颏舌肌起伸舌作用；其余三块舌外肌调节舌的位置
• 舌面的感受器感觉食团大小
• 舌前三分之二的感觉由三叉神 经分支舌神经传入
• 舌后三分之一的感觉由舌咽神 经传入
• 咽与喉是处于静止状态 • 气道开放且鼻呼吸持续存在 • 腭舌肌收缩使舌根部抬升接触软腭，使口腔后部关闭，
正常吞咽运动的解剖
舌骨肌群
舌骨上肌群：4块 舌骨下肌群：4块
咽肌
咽缩肌：推动食团进入食道 咽提肌：止于甲状软骨及咽壁，提升咽喉，舌根后压
正常人的吞咽过程
口腔 前期
口腔 准备 期
口腔 期
咽期
食管 期
1.口腔前期
患者通过视觉和嗅觉感知食物 的性状、质地、气味，启动进 食欲望，做好进食准备，用合
吞咽分期： • 随意阶段
– 准备期：摄入食物至完成咀嚼的阶段 – 口腔期：咀嚼形成的食团运送至咽部的阶段 • 不随意阶段 – 咽腔期：食团通过反射运动由咽部向
食管移送的阶段 – 食道期：食团由食管向胃部移送的阶段
定义
• 是指摄入食物到完成咀嚼的阶段 • 发生于口腔 • 主要是纳入食物、对食物加工处理
吞咽不同分期的神经支配
咽期
第九对颅神经（舌咽神经）：味觉、咽蠕动，唾液分泌 第十对颅神经（迷走神经）：味觉及运动，咽固有肌，
咽蠕动及吞咽启动
第十一对颅神经（副神经）：咽蠕动及头颈的稳定性
吞咽不同分期的神经支配
口腔及咽期
第十二对颅神经（舌下神经）： 舌、喉及舌骨运动
概念
吞咽：食物经咀嚼形成的食团由口腔经咽和食管进 入胃的过程
• 舌内肌（上纵肌、下纵肌、横肌、垂直肌）：食物的 搅拌及输送
• 舌外肌（颏舌肌、舌骨舌肌、茎突舌肌、腭舌肌）： 颏舌肌起伸舌作用；其余三块舌外肌调节舌的位置
• 舌面的感受器感觉食团大小
• 舌前三分之二的感觉由三叉神 经分支舌神经传入
• 舌后三分之一的感觉由舌咽神 经传入
• 咽与喉是处于静止状态 • 气道开放且鼻呼吸持续存在 • 腭舌肌收缩使舌根部抬升接触软腭，使口腔后部关闭，
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
/subscribe.html 发送一份邮件 还可以下载各种各样的数据挖掘工具和典型的样本数据。
2、其它网址
/~kdd /~anp/TheDataMine.html http://www.gmd.de/ml-archive /AI/ML/Machine-Learning.html /maincat.thml#45 http://www.neuroney.ph.kcl.ac.ul a.de/~prechelt/FAQ/neural-net-
定β=义β11→1-β22→设⋯序→列βmα=。α若1→存α在2→整⋯数→i1α<n，i2<序⋯列<in，使得 ， 则称序列α是序1 列βi1 ,的子2 序列i2 , .，..,或n序列inβ包含序列α。在 一组序列中,如果某序列α不包含其他任何序列中，则称 α是该组中最长序列(Maximal sequence)。
1
30
02.10.25
一个客户90所有的0事2.1务0.3可0 以综合的看成是一个序列，每一
个 成事一2 务 个都序由列1相。03,02应称0 的这一样00个的22..11项序00..11集列50 来为表客示户。序交事列易1 务。号 按通交常易，客时将户(3购间一0),物(序个90序排客) 列列户 的 义交成3 易ite按ms交e43t00易(,,T6500时i),,77。00间这排样00序22..，11成00..这22T05个1 ，客T户2 ，的…客234…户，序T列(n1。成0,(23T了00()i)中3,这((043,00的5样,)07,(,项074的)00(),9集6一00)定,个70) 序列4 ：〈ite4m03,0s7e0t(T1)00i22t..e11m00..21s15et(T2) … item5 set(Tn)〉。 (90)
4) 序列阶段利用已知的频繁集的集合来找到所需的序列。 类似于关联的Apriori算法。
算法示例
1) 在给出的数据库中，找出所有频繁1-序
列组成的集合：(30) (40) (70) (40,70)
和
(90)
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列 (30),(90)
(10,20),(30),(40,60,70) (30,50,70)
算法示例
<{1 5}{2}{3}{4}>
<{1}{3}{4}{3 5}>
<{1}{2}{3}{4}>
<{1}{3}{5}>
<{4}{5}>
1_项集 支持度
2_项集 支持度
1
4
<1,2>
2
3_项集 支持度
2
2
<1,3>
4
<1,2,3> 2
3
4
<1,4>
3
<1,2,4> 2
4
4
<1,5>
3
<1,3,4> 3
频繁项集
映射成
(30),(90)
{(30)}{(90)}
{1},{5}
(10,20),(30),(40,60,70) {(30)}{(40)(70)(40,70)} {1},{2,3,4}
(30,50,70)
{(30)(70)}
{1,3}
(30)(40,70)(90) {(30)}{(40)(70)(40,70)}{(90)}{1}{2,3,4}{5}
SGI的MineSet：提供的挖掘算法有关联和分类以及高级 统计和可视化工具。特色是具有强大的图形工具，包括规则 可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分 散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。 ISL的Clementine：为终端用户和开发者提供了一个集成的 数据挖掘开发环境。系统集成了多种数据挖掘算法，如规则 归纳、神经网络、分类和可视化工具。Clementine现已被 SPSS公司收购。
(30)(40,70)(90) (90)
频繁项集
（30） （40） （70） （40,70） （90）
映射成 1 2 3 4 5
2) 给一个可行的映射。
好处：将频繁集按一个实体的形式进行处理，可以带来比 较和处理上的方便和高效，提供了一个统一的格式。
算法示例
3)转换。为了使这个过程尽量的快，用另一种形 式来替换每一个客户序列。
算法示例
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列 (30),(90)
(10,20),(30),(40,60,70) (30,50,70)
(30)(40,70)(90) (90)
频繁项集
（30） （40） （70） （40，70） （90）
映射成 1 2 3 4 5
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列
(90)
{(90)}
{5}
算法示例
例：考察右图所示的 一个客户序列组成的 数据库，假定客户序 列已经以转换的形式 出现了，每一条交易 都被包含其中的频繁 项集取代，频繁项集 则由整数代替。最小 支持数据定义为2。
<{1 5}{2}{3}{4}> <{1}{3}{4}{3 5}> <{1}{2}{3}{4}> <{1}{3}{5}> <{4}{5}>
< (30) (90) > 和
< (30) (40,70) >
在那些满足支持度约束 的序列中是最大的，也 是我们所需的序列模式。
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列 (30),(90)
(10,20),(30),(40,60,70) (30,50,70)
(30)(40,70)(90) (90)
序列挖掘算法
附：一、典型的工具
IBM Intelligent Miner:提供了很多数据挖掘 算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检 测、序列模式分析和聚类。
DBMiner:提供多种数据挖掘方法，包括发现驱动 的OLAP分析、关联、分类和聚集。特色是它的基 于数据立方体的联机分析挖掘，它包含多种有效的 频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法。
序列挖掘—基本概念
定义11-3 给定序列S，序列数据库DT,序列 S的支持度（Support）是指S在DT中相对 于整个数据库元组而言所包含S的元组出现 的百分比。支持度大于最小支持度(min-
sup)的k-序列,称为DT上的频繁k-序列。
相关概念及定义
客户客号户序物品列(Item) 时间
5
4
<2,3>
2
<1,3,5> 2
<2,4>
2
<2,3,4> 2
<3,4>
3
<3,5>
2
<4,5>
2
4_项集 支持度 <1,2,3,4> 4
下次遍历不好会产生候选，最大序列是以下三个：<1 2
3 4>,<1 3 5>和<4 5>。
附：一、典型的工具有：
SAS Enterprise Miner：提供的数据挖掘包括回归、分类 和统计分析包。它的特色是具有多种统计分析工具。
近年来序列模式挖掘已经成为数据挖掘的一个重要方面， 其应用范围也不局限于交易数据库，在DNA分析等尖端 科学研究领域、Web访问等新型应用数据源等众多方面 得到针对性研究。
一、序列模式的概念及定义
举例说明，比如有顾客租借录像带，典型的顺序是先租 “星球大战”，然后是“帝国反击战”，再是“杰达武 士归来”(这三部影片是以故事发生的时间先后而情节连 续的)。值得注意的是租借这三部电影的行为并不一定需 要是连续的。在任意两部之间随便插租了什么电影，仍 然还是满足了这个序列模式，并且扩展一下，序列模式 的元素也可以不只是一个元素(如一部电影)，它也可以 是一个项集(item set)。
最大序列
两个序列A= <a1,a2…an>和B= <b1,b2…bm>，如果存在整数 i1<i2<…<in且a1包含于bi1，a2包含于bi2，…，an包含于bin，则 称序列a包含于序列b。在一个序列集中如果序列s不包含于任 何其它序列中，则称序列s为最大的。
比如序列< (3) (4,5) (8) >包含于序列< (7) (3,8) (9) (4,5,6) (8) >，因为(3)包含于(3,8)，(4,5)包含于(4,5,6)以及(8)包含于(8)。 但是序列< (3) (5) >不包含于< (3,5) >，反之亦然。前者表示项3 和项5是先后购买的，而后者则表示项3和项5是同时购买的， 这就是区别所在。
第十一章 序列模式挖掘
序列挖掘或称序列模式挖掘，是指从序列数据库中发现 蕴涵的序列模式。时间序列分析和序列模式挖掘有许多 相似之处，在应用范畴、技术方法等方面也有很大的重 合度。但是，序列挖掘一般是指相对时间或者其他顺序 出现的序列的高频率子序列的发现，典型的应用还是限 于离散型的序列。
序列模式挖掘最早是由Agrawal等人提出的，它的最初 动机是针对带有交易时间属性的交易数据库中发现频繁 项目序列以发现某一时间段内客户的购买活动规律。
MS OLE DB:引入数据挖掘模型（Data Mining Model ,DMM)，并定义了类似SQL的 DMM操作语句，微软的目标成为一个工业标准。 提供的决策算法有决策树方法，聚类，可以接受第 三方的挖掘算法。
二、Internet资源
1、Knowledge Discovery Nuggets 半月刊，如要免费订阅， 只需向
步骤
1) 排序阶段。数据库D以客户号为主键，交易时间为次键 进行排序。这个阶段将原来的事务数据库转换成由客户 序列组成的数据库。
2、其它网址
/~kdd /~anp/TheDataMine.html http://www.gmd.de/ml-archive /AI/ML/Machine-Learning.html /maincat.thml#45 http://www.neuroney.ph.kcl.ac.ul a.de/~prechelt/FAQ/neural-net-
定β=义β11→1-β22→设⋯序→列βmα=。α若1→存α在2→整⋯数→i1α<n，i2<序⋯列<in，使得 ， 则称序列α是序1 列βi1 ,的子2 序列i2 , .，..,或n序列inβ包含序列α。在 一组序列中,如果某序列α不包含其他任何序列中，则称 α是该组中最长序列(Maximal sequence)。
1
30
02.10.25
一个客户90所有的0事2.1务0.3可0 以综合的看成是一个序列，每一
个 成事一2 务 个都序由列1相。03,02应称0 的这一样00个的22..11项序00..11集列50 来为表客示户。序交事列易1 务。号 按通交常易，客时将户(3购间一0),物(序个90序排客) 列列户 的 义交成3 易ite按ms交e43t00易(,,T6500时i),,77。00间这排样00序22..，11成00..这22T05个1 ，客T户2 ，的…客234…户，序T列(n1。成0,(23T了00()i)中3,这((043,00的5样,)07,(,项074的)00(),9集6一00)定,个70) 序列4 ：〈ite4m03,0s7e0t(T1)00i22t..e11m00..21s15et(T2) … item5 set(Tn)〉。 (90)
4) 序列阶段利用已知的频繁集的集合来找到所需的序列。 类似于关联的Apriori算法。
算法示例
1) 在给出的数据库中，找出所有频繁1-序
列组成的集合：(30) (40) (70) (40,70)
和
(90)
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列 (30),(90)
(10,20),(30),(40,60,70) (30,50,70)
算法示例
<{1 5}{2}{3}{4}>
<{1}{3}{4}{3 5}>
<{1}{2}{3}{4}>
<{1}{3}{5}>
<{4}{5}>
1_项集 支持度
2_项集 支持度
1
4
<1,2>
2
3_项集 支持度
2
2
<1,3>
4
<1,2,3> 2
3
4
<1,4>
3
<1,2,4> 2
4
4
<1,5>
3
<1,3,4> 3
频繁项集
映射成
(30),(90)
{(30)}{(90)}
{1},{5}
(10,20),(30),(40,60,70) {(30)}{(40)(70)(40,70)} {1},{2,3,4}
(30,50,70)
{(30)(70)}
{1,3}
(30)(40,70)(90) {(30)}{(40)(70)(40,70)}{(90)}{1}{2,3,4}{5}
SGI的MineSet：提供的挖掘算法有关联和分类以及高级 统计和可视化工具。特色是具有强大的图形工具，包括规则 可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分 散可视化工具，它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。 ISL的Clementine：为终端用户和开发者提供了一个集成的 数据挖掘开发环境。系统集成了多种数据挖掘算法，如规则 归纳、神经网络、分类和可视化工具。Clementine现已被 SPSS公司收购。
(30)(40,70)(90) (90)
频繁项集
（30） （40） （70） （40,70） （90）
映射成 1 2 3 4 5
2) 给一个可行的映射。
好处：将频繁集按一个实体的形式进行处理，可以带来比 较和处理上的方便和高效，提供了一个统一的格式。
算法示例
3)转换。为了使这个过程尽量的快，用另一种形 式来替换每一个客户序列。
算法示例
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列 (30),(90)
(10,20),(30),(40,60,70) (30,50,70)
(30)(40,70)(90) (90)
频繁项集
（30） （40） （70） （40，70） （90）
映射成 1 2 3 4 5
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列
(90)
{(90)}
{5}
算法示例
例：考察右图所示的 一个客户序列组成的 数据库，假定客户序 列已经以转换的形式 出现了，每一条交易 都被包含其中的频繁 项集取代，频繁项集 则由整数代替。最小 支持数据定义为2。
<{1 5}{2}{3}{4}> <{1}{3}{4}{3 5}> <{1}{2}{3}{4}> <{1}{3}{5}> <{4}{5}>
< (30) (90) > 和
< (30) (40,70) >
在那些满足支持度约束 的序列中是最大的，也 是我们所需的序列模式。
交易号 1 2 3 4 5
客户购物序列 (30),(90)
(10,20),(30),(40,60,70) (30,50,70)
(30)(40,70)(90) (90)
序列挖掘算法
附：一、典型的工具
IBM Intelligent Miner:提供了很多数据挖掘 算法，包括关联、分类、回归、预测模型、偏离检 测、序列模式分析和聚类。
DBMiner:提供多种数据挖掘方法，包括发现驱动 的OLAP分析、关联、分类和聚集。特色是它的基 于数据立方体的联机分析挖掘，它包含多种有效的 频繁模式挖掘功能和集成的可视化分类方法。
序列挖掘—基本概念
定义11-3 给定序列S，序列数据库DT,序列 S的支持度（Support）是指S在DT中相对 于整个数据库元组而言所包含S的元组出现 的百分比。支持度大于最小支持度(min-
sup)的k-序列,称为DT上的频繁k-序列。
相关概念及定义
客户客号户序物品列(Item) 时间
5
4
<2,3>
2
<1,3,5> 2
<2,4>
2
<2,3,4> 2
<3,4>
3
<3,5>
2
<4,5>
2
4_项集 支持度 <1,2,3,4> 4
下次遍历不好会产生候选，最大序列是以下三个：<1 2
3 4>,<1 3 5>和<4 5>。
附：一、典型的工具有：
SAS Enterprise Miner：提供的数据挖掘包括回归、分类 和统计分析包。它的特色是具有多种统计分析工具。
近年来序列模式挖掘已经成为数据挖掘的一个重要方面， 其应用范围也不局限于交易数据库，在DNA分析等尖端 科学研究领域、Web访问等新型应用数据源等众多方面 得到针对性研究。
一、序列模式的概念及定义
举例说明，比如有顾客租借录像带，典型的顺序是先租 “星球大战”，然后是“帝国反击战”，再是“杰达武 士归来”(这三部影片是以故事发生的时间先后而情节连 续的)。值得注意的是租借这三部电影的行为并不一定需 要是连续的。在任意两部之间随便插租了什么电影，仍 然还是满足了这个序列模式，并且扩展一下，序列模式 的元素也可以不只是一个元素(如一部电影)，它也可以 是一个项集(item set)。
最大序列
两个序列A= <a1,a2…an>和B= <b1,b2…bm>，如果存在整数 i1<i2<…<in且a1包含于bi1，a2包含于bi2，…，an包含于bin，则 称序列a包含于序列b。在一个序列集中如果序列s不包含于任 何其它序列中，则称序列s为最大的。
比如序列< (3) (4,5) (8) >包含于序列< (7) (3,8) (9) (4,5,6) (8) >，因为(3)包含于(3,8)，(4,5)包含于(4,5,6)以及(8)包含于(8)。 但是序列< (3) (5) >不包含于< (3,5) >，反之亦然。前者表示项3 和项5是先后购买的，而后者则表示项3和项5是同时购买的， 这就是区别所在。
第十一章 序列模式挖掘
序列挖掘或称序列模式挖掘，是指从序列数据库中发现 蕴涵的序列模式。时间序列分析和序列模式挖掘有许多 相似之处，在应用范畴、技术方法等方面也有很大的重 合度。但是，序列挖掘一般是指相对时间或者其他顺序 出现的序列的高频率子序列的发现，典型的应用还是限 于离散型的序列。
序列模式挖掘最早是由Agrawal等人提出的，它的最初 动机是针对带有交易时间属性的交易数据库中发现频繁 项目序列以发现某一时间段内客户的购买活动规律。
MS OLE DB:引入数据挖掘模型（Data Mining Model ,DMM)，并定义了类似SQL的 DMM操作语句，微软的目标成为一个工业标准。 提供的决策算法有决策树方法，聚类，可以接受第 三方的挖掘算法。
二、Internet资源
1、Knowledge Discovery Nuggets 半月刊，如要免费订阅， 只需向
步骤
1) 排序阶段。数据库D以客户号为主键，交易时间为次键 进行排序。这个阶段将原来的事务数据库转换成由客户 序列组成的数据库。