第4章序列模式挖掘算法

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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
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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
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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 ……
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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。
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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。

序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究

中有不同的特点和效率。本文分析目前比较流行的五种模式挖掘算法的运行过程，当应用到生物序列中时，分析了各个算法的性能，从而可以得出哪种算法更适应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。
［关键词］模式挖掘；生物序列；频繁集［中图分类号】Ｔ３１６Ｐ０．［文献标识码】Ａ【文章编号】１０ —１８（０８Ｏ —０３ —００８７ｘ２ｏ）１０５３
维普资讯
第２卷第１７期
Ｖ０．７Ｎ．１０１２
长春师范学院学报（自然科学版Ｊ
ＪｕｌｆｉｎｕｏａＵｉｒｔ（ａｒｃｎｅｏｍａｏｍ￣ｈｎＮｒｌｎｅｉＮｔａＳｉｃ）Ｃｍｖｓｙｕｌｅ
应用研究。
・３・５
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众多，如果原始序列数据库巨大，容易造成内存的溢出；（）需要多次扫描数据库。候选序列长度增加１２，就要扫描一次原始数据库，这会造成严重的性能瓶颈；（）不易产生长频繁模式。随着序列长度的增加，候３选项的数量也会呈指数级增长，严重影响算法的执行效率。２２Ｆ．Ｐ—Ｇｗｈ算法ＦｏｒｔＰ—Ｇｗｈｏ算法将原始数据库压缩表示为Ｆｒ，然后再利用ＦｒｔＰ—ｔｅｅＰ—ｔｅ频繁模ｒ对ｅ式进行从下到上的挖掘。该方法克服了Ａ类算法的缺点，在挖掘的过程中不产生候选集，大大提高了挖掘的效率，同时通过划分的方法减少了频繁模式的搜索空间，减少了搜索的代价。同时根据所构造的ＦＰｔｅ的不同形式，可以将ＦｒｅＰ—ｔｅ的路径分为单路径和多路径处理，也可以通过数据库投影的方法解决内ｒｅ存不足的问题。ＦＰ—Ｇｗｈ算法的弊端：由于Ｆｔｅ的构造是基于序列前缀相同共享的原则的，如果序列间相异度很ｏｒｔＰ— ｒｅ高，那么很难将数据进行有效压缩，从而影响算法的效率。因此，该算法比较适合同源序列数据库的频繁模式挖掘。２３ＦｅＳａ．ｒｐｎ算法ＦｅＳａ算法，即基于频繁模式投影的序列模式挖掘算法。其主要思想就是利用已经ｅｒｅｐｎ产生的频繁集去迭代产生各自的投影数据库，根据这些投影数据库再产生各投影数据库中的子频繁序列，从而产生出原始数据库当中所有的频繁序列集。由于该方法将原始数据库划分成了若干个子投影数据库，从而可以解决以前不能解决的数据库信息巨大的难题。Ｆｅｐｎ法执行过程可以描述为：（）首先给定序列数据库Ｄ以及最小支持度ｓｒＳａ算ｅ１。扫描Ｄ，找到Ｄ中满足Ｓ的长度为１的频繁一项集；然后将Ｄ投影产生若干个不相交的子数据库；（）扫描这些子数据库，产２生频繁２项集，再根据这些２项集产生各自的投影数据库；（）以此类推，产生频繁Ｎ项集的投影数据库，３直到这些投影数据库不能再产生新的频繁集为止。ＦｅＳａ算法分析：（）与ＧＰ法相比，ＦｅＳａｒｅｐｎ１Ｓ算ｒｅｐｎ算法不用产生大量的候选集，并且由于引进了投影数据库的方法，所以，扫描数据库的效率也提高了；（）该方法产生大量的投影数据库，但是并不能保证所２有投影数据库都比原数据库小；（）由长度为Ｋ的频繁集产生长度为Ｋ＋１的频繁集的时候，由于其插入的３位置可前可后，所以会影响算法的执行效率。２４Ｐｅｘｐｎ算法Ｐｅｘｐ－是ＦｅＳａ．ｒ＇ａｆＳＬｒｆＳａ８Ｌｎｒｐｎ的改进算法，即基于前缀投影的序列模式挖掘算法。其基本思＇ｅ想与ＦｅＳａｒｐｎ相似，只是在产生投影数据库时不再像ＦｅＳａｅｒｐｎ那样基于整个频繁集产生，而是基于频繁集前ｅ缀产生。然后根据产生的各个子投影数据库，产生各自的频繁集，直到没有频繁集产生为止。Ｐｅｘｐ算法分析：（）不产生候选集，因此节约了大量的存储空间；（）产生的投影数据库的大小ｒＳａｉｆｎ１２递减，��

人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南

人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南第一章：人工智能可穿戴设备概述 (3)1.1 设备简介 (3)1.2 发展历程 (3)1.3 发展趋势 (3)第二章：可穿戴设备数据采集原理 (4)2.1 数据采集方式 (4)2.2 数据采集流程 (4)2.3 数据采集注意事项 (5)第三章：数据预处理与清洗 (5)3.1 数据预处理方法 (5)3.1.1 数据整合 (5)3.1.2 数据转换 (5)3.1.3 数据填充 (6)3.1.4 数据降维 (6)3.2 数据清洗策略 (6)3.2.1 错误数据清洗 (6)3.2.2 重复数据清洗 (6)3.2.3 异常数据清洗 (6)3.3 数据预处理与清洗工具 (6)3.3.1 Python库 (7)3.3.2 R语言 (7)3.3.3 SQL (7)3.3.4 Excel (7)第四章：人工智能技术在数据采集中的应用 (7)4.1 机器学习算法 (7)4.2 深度学习算法 (8)4.3 自然语言处理 (8)第五章：可穿戴设备数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方式 (9)5.1.1 本地存储 (9)5.1.2 云端存储 (9)5.2 数据管理策略 (9)5.2.1 数据分类 (9)5.2.2 数据清洗 (9)5.2.3 数据加密 (10)5.2.4 数据分析 (10)5.3 数据安全性 (10)5.3.1 设备认证 (10)5.3.2 用户认证 (10)5.3.3 数据加密 (10)5.3.4 数据备份 (10)5.3.5 安全审计 (10)第六章：数据挖掘与分析 (10)6.1 数据挖掘方法 (10)6.1.1 分类方法 (10)6.1.2 聚类方法 (10)6.1.3 关联规则挖掘 (11)6.1.4 序列模式挖掘 (11)6.2 数据分析技术 (11)6.2.1 描述性统计分析 (11)6.2.2 可视化分析 (11)6.2.3 相关性分析 (11)6.2.4 因子分析 (11)6.3 数据挖掘与分析工具 (11)6.3.1 R语言 (11)6.3.2 Python (11)6.3.3 SQL (12)6.3.4 Tableau (12)6.3.5 Hadoop (12)第七章：人工智能在健康监测中的应用 (12)7.1 心率监测 (12)7.2 血压监测 (12)7.3 睡眠监测 (12)第八章：人工智能在运动辅助中的应用 (13)8.1 运动数据分析 (13)8.2 运动建议与指导 (13)8.3 运动辅助工具 (14)第九章：人工智能在情感识别中的应用 (14)9.1 情感识别技术 (14)9.2 情感分析应用 (15)9.3 情感识别工具 (15)第十章：人工智能在智能交互中的应用 (15)10.1 语音识别 (15)10.2 手势识别 (16)10.3 智能 (16)第十一章：可穿戴设备数据安全与隐私保护 (17)11.1 数据安全策略 (17)11.2 隐私保护技术 (17)11.3 法律法规与政策 (18)第十二章：人工智能可穿戴设备的发展前景与挑战 (18)12.1 发展前景 (18)12.2 技术挑战 (19)12.3 产业挑战 (19)第一章：人工智能可穿戴设备概述1.1 设备简介人工智能可穿戴设备是指将人工智能技术应用于各种穿戴设备中，通过智能化的数据处理和交互方式，为用户提供更加便捷、个性化的服务。

一种改进的加权序列模式挖掘算法

（ｃｏｌｆＩｆｒｔｎＥｎｉｅｒｎＳｈｏｎｏｍａｉｇｎｅｉｇ，ＹａｇｈｕＵｎｖｒｉ，Ｙａｇｈｕ２５０）ｏｏｎｚｏｉｅｓｔｙｎｚｏ２０９
ＡｂｔａｔＩｈｉｈｅｅｕｎｉｌａｔｒｎｎｓｒｃｎｔｅｗｅｔｄｓｑｅｔｔｅｎｍｉｉｇ，ｔｅａｇｒｔｍｇａｐｈｌｏｉｈＭＷＳｎｆｔｅｂｓｌｏｉｍｓｕｕｉｇｔｅＰｉｏｅｏｈｅｔｇｒｔｓａｈ，ｂｔｒｎｈｄ
ＫｎｍｕｗｅｇｔｄｓｐｏｔｔｉｓｔｅｐｉｃｐｅｏｒｆｒｊｃｉｎｄｔｂｓＯａｏｄｔｅｏｃｒｅｃｆａｄｄｔｏｉｍｉｉｍｉｈｅｕｐｒ，ｕｉｚｈｒｎｉｌｆｐｅｉｐｏｅｔａａａｅｔｖｉｈｃｕｒｎｅｏｎｉａｅｅｍｂ— ｌｅｘｏｃ
ｍｉｉｇｐｏｅｓｔｗｉａｉｅｅａｅｔｅｓｔａｎｏａｄｄｔｏｉａｏｉｌｅｐｏｉｎｂｃｕｅｏａｉｇｏｈａｄｄｔｎｎｒｃｓ，ｉｌｅｓｌｇｎｒｔｈｉｔｆｃｎｉａｅｃｍｂｎｔｒａｘｌｓｏｅａｓｆｂｓｎｎｔｅｃｎｉａｅｌｙｕｉｏ
ｎｔｒａｅｐｏｉｎｎａｅｕｌｄａｔｇｆｔｅｍｉｉｍｉｈｅｕｐｒＯｏｔｚｈｌｏｉｍ．Ｔｈｘｅｉｎａａｏｉｌｘｌｓ，ａｄｔｋｓｆｌａｖｎａｅｏｈｎｍｕｗｅｇｔｄｓｐｏｔｔｐｉｅｔｅａｇｒｔｏｍｉｈｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｓｓｏｔａｈｌｏｉｍＷＳｉｍｏｅｅｆｃｉｅｔａｈｌｏｉｍｅｕｔｈｗｈｔｔｅａｇｒｔｈＰＭｓｒｆｅｔｈｎｔｅａｇｒｔｖｈＭＷＳｎｍｉｉｇｗｅｇｔｄｓｑｅｔｌａｔｒｓＰｏｎｎｉｈｅｅｕｎｉｔｅｎａｐ

序列模式挖掘及其应用研究

序列模式挖掘及其应用研究摘要序列模式挖掘是数据挖掘研究的一个重要的研究领域。

目前，成熟的序列模式挖掘算法要紧有三类：基于Apriori性质的候选码生成-测试的算法；基于垂直格式的候选码生成-测试的算法；基于投影数据库的模式增加算法。

最近几年来，序列模式挖掘在散布式环境下的应用的研究慢慢成为热点，提出了各类算法。

本文介绍序列模式挖掘算法及各自的优缺点和在散布式环境下的应用，在此基础上发觉了散布式环境下站点之间局部模式子树的传输存在问题。

本文提出了散布式环境下基于叶子节点传输的序列模式挖掘方式LMSP(leaf-based mining of sequential patterns)，即在生成全局L2序列模式的进程中，各站点传输局部L2子树时只传输局部子树的叶子节点的序列和所有节点的支持度计数，在选举站点上再依照接收到的子树信息将局部L2子树还原。

接着又简单地提出约减的树结构的传输，除根节点外的每一个节点都只记录相对其父节点的后缀序列。

实验结果说明，LMSP算法性能优于FDMSP算法。

文章最后简单的介绍了序列模式挖掘的实际应用。

关键词：数据挖掘；序列模式；散布式算法；数据传输AbstractSequential pattern mining is an important domain of data mining. Now there are three types of mature algorithms of sequential patterns mining: Apriori-based algorithms by candidate sequence generating-and-testing; vertical format database based algorithms by candidate sequence generating-and-testing; projection database based algorithms with by pattern-growth. In recent years, mining of sequential patterns in distributed environment is becoming hot topic, and some algorithms have been proposed. In this paper, three algorithms of sequential pattern mining and advantages and disadvantages of them are introduced, and then the applications of sequential pattern mining algorithms in distributed environment. Since this, we find a problem of local pattern subtree transportation from one site to another in distributed environment. In this paper, we propose a leaf-based algorithm in distributed environment, LMSP (leaf-based mining of sequential patterns), only transport the leaf node sequences and all the support counts of the local L2 subtree, while every site transporting the local L2 subtree to polling site in the course of global L2 patterns generating. At polling site, we get the local L2 subtree back from received subtree message. And we also propose transportation of reduction subtree simply，all the nodes (except the root) register only suffix according to its parent instead of the entire sequence. The experiments show that the algorithm LMSP outperforms the algorithm FDMSP. The last part of this paper, we simply introduce the applications of sequential pattern mining.Key words: data mining; sequential pattern; distributed algorithm; data transportation目录1. 引言 .......................................................................................................................................................................... 1 数据挖掘概述 . (1)什么是数据挖掘？ ..................................................................................................................................................... 1 数据挖掘能做什么？................................................................................................................................................. 1 数据挖掘技术的进展前景 (2)序列模式挖掘概述 (2)序列模式挖掘概念 ..................................................................................................................................................... 2 序列模式挖掘传统算法及瓶颈 (3)2. 序列模式挖掘算法 ................................................................................................................................................ 4 序列模式挖掘基础知识. (4)相关概念 ........................................................................................................................................................................ 4 Sm (5)S ............................................................................................................................................................................................ 5 3. 散布式环境下的序列模式挖掘 .......................................................................................................................... 7 相关概念 ............................................................................................................................................................................ 8 散布式环境下序列模式挖掘算法 (9)算法要紧思想 .............................................................................................................................................................. 9 算法详细描述 (12)L1-SEQ-SET=GENERATE_L1-SEQ() 05010015020025011.522.5Minsup(%)Ru n n i n g t i m e (s )50100150200250100150200300Data amount(MB)R u n n i n g t i m e (s )序列ac b d d e e f f ac c db d f g g a bb c d e模式挖掘的应用 (12)会员顾客购物模式挖掘 (13)网络入侵检测系统 (13)5.小结 (15)[6]刘平安.试论一人有限责任公司[EB/OL].（2006-10-20）[2006-12-08]. (16)(网络文献的写法。

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。

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

６
７
— ２ — ９一ＮＵＬ５５Ｌ
— ＮＵＬＬ
首先寻找ｓ的第一个元素（，）１２在该数据序列中的第一次出现位置，对应的事务时间为１。由０于最小事务时间间隔ｍｎａ：，ｉｐ５故应在事务时间１ｇ５之后寻找ｓ的下一个元素（）由表２中可以看３。
数据序列中。
表２示例数据序列事务时间事务项表３事务项的事务时间链表事务项
１２３４５ —
事务时间
１０５一ＮＵＬ０Ｌ
１ — ５ — ９＿ＮＵＬ０００＋Ｌ４５６５ＮＵＩＪＬ
— ２ — ９一ＮＵＬ５０Ｌ — ＋ＮＵＬＬ
基本概念和问题描述
相关基本概念见文献［］２。给定序列数据库、最小支持度阈值和时间约束，序列模式挖掘的目标是找出序列数据库中所有的序列模式。
２ＧＰ算法Ｓ
给定一个事务数据库，ＳＧＰ算法需要对事务数据库进行多遍扫描。ＧＰ算法挖掘序列模式的基Ｓ
２１哈希树结构．
ＧＰ算法采用哈希树结构。一棵哈希树的结点可能为叶子节点（ａｎｄ）ＳＪａｌｆｏｅ或内部结点（ｅａｉｅｏｎｄ）叶子节点存放项集列表，ｎｒｒｏｅ；ｔｉ而内部结点存放哈希表。在内部结点中，哈希表的每个桶（即
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第２６卷第４期
湖北师范学院学报（然科学版）自
ＪｕａｏｕｅＮｒｌｎｅｓｙ（ａｒｃｅｃ）ｏｒｌｆｂｉｏｍａＵｉｒｔＮｔａＳｉｅｎＨｖｉｕｌｎ

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？()答案:关联规则发现2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案:SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。

( )答案:错误5.决策树中包含一下哪些结点答案:内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：众数7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案:样本较少但典型性好8.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。

假设65%的比赛队0胜出、P(Y=0)=0.65。

剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。

队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。

则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案:0.579.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案:0.71610.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案:KNN11.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，下列哪些不属于这种聚类类型层次聚类_模糊聚类_非互斥聚类12.数据点密度分布不均会影响K-means聚类的效果。

答案:正确13.数据集成需要解决模式集成、实体识别、数据冲突检测等问题答案:正确14.决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。

答案:正确15.数据库中某属性缺失值比较多时，数据清理可以采用忽略元组的方法。

基于分布式概念格的序列模式挖掘

进行序列模式的挖掘，并后得到整个数据库的序列模式．合关键词：布式；念格；列模式分概序
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６
文献标识码：Ａ

文章编号：６３—１２２０）４— ０５— ６１７６Ｘ（０７００３０
定义３序列模式发现）模式给定交易数据Ｄ（Ｂ和用户指定的最小支持度ｓ序列模式发现就是找出，
ＤＢ中所有满足Ｓ的子序列，每一个这样的子序列代表了一个频繁序列模式（ｅｕｎｉｌａｅｎ．ａｓｑｅｔｔｒ）ａｐｔ
不断推广和深入，如何有效地处理分布式环境下的序列模式发现问题，为当前研究中亟待解决的问题．成文献［］出了基于树投影技术的两种不同的并行算法，决分布内存并行计算机的序列模式发现问题．４提解文献［］出了共享内存计算机上的序列模式发现问题的处理办法．翔等提出分布式环境下序列模５提邹式挖掘算法ＦＭＳＦｓＤｓｂｔｎｎｆＳｑｅｔｌａｅｎ）算法采用前缀投影技术生成全局序列ＤＰ（ａｔｉｒｕｅＭｉｉｏｅｕｎｉｔｒｓ，ｔｉｄｇａＰｔ模式．文提出算法ＤＭＳ（ｉｒｕｅ１ａｅｎｎｅｕｎｉｌａｅｎ）目的是解决以子全概念格作本ＣＰＤｓｂｔｄＣ．ｓｄＭｉｉｇＳｑｅｔｔｒｓ，ｔｉｂａＰｔ

序列模式挖掘算法的分析秦晓薇

摘要：序列模式挖掘是数据挖掘研究的一个重要课题，用于从序列数据库中发现相对时间或者其他顺序所出现的高频率子序列.首先给出序列模式挖掘的相关定义，然后介绍了四种序列模式挖掘算法，并对其特点进行分析总结，最后指出未来的研究方向.
关键词：数据挖掘；序列模式挖掘；挖掘算法中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1673- 260X（2012）01- 0034- 03
在 HVSM 算法中，以序列中项集的个数定义为序列的长度，将支持度大于给定最小支持度的序列长度为 k 的序列称为 k 大序列，即频繁 k 序列，项集中项的个数为 k 的一大序列称为一大序列 k 项集，即 k 大项集.
HVSM 算法先横向扩展项集，将挖掘出的所有大项集组成 1 大序列项集，即频繁 1 序列，再纵向扩展序列，将每个 1 大序列项集作为“集成块”，在挖掘频繁 k 序列时重用大项集，并将序列中项集的个数定义为序列长度，从而扩大了序列模式的粒度，提高了挖掘速度.
定义 3 序列（sequence）：项集（itemset）的有序排列.序列 S 可表示为 <s1,s2,…,sn>，其中（1≤j≤n）为项集，也称为序列 S 的元素.
定义 4 序列的包含:给定两个序列 A，B.其中，A=<a1, a2,…An>,B=<b1,b2,…,bm>，如果存在整数 1≤j1<j2<…<jn≤m,
定义 12 后缀：序列 A 关于子序列 B=<a1,a2,…,am-1,a'm> 的投影为 A'=<a1,a2,…,an>（n≥m），则序列 A 关于子序列 B 的后缀为 <a"m,am+1,…,an>，其中 a"m=(am- a'm).例如，序列 A=< (ab)(acd)(cdfe)> 关于子序列 B=<(b)> 的后缀为 <(acd)(cdfe)>.

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应用案例1：客户购买行为模式分析

B2C电子商务网站可以根据客户购买纪录来分析客户购买行为模式，从而进行有针对性的营销策略。
ID 1 2 3 4 User transaction sequence ………………………………………… ……………….. ………………………………………… …… ………………………………………… ………….. ………………………………….
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2019/2/13
计算候选序列模式的支持度

给定一个序列s是序列数据库的一个记录：
1）对于根节点，用哈希函数对序列s的每一个单项做映射来并从相应的表项向下迭代的进行操作 2）。
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计算候选序列模式的支持度
2）对于内部节点，如果s是通过对单项x做哈希映射来到此节点的，则对s中每一个和x在一个元素中的单项以及在x所在元素之后第一个元素的第一个单项做哈希映射，然后从相应的表项向下迭代做操作 2）或 3）。
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五、PrefixSpan算法

算法思想：
采用分治的思想，不断产生序列数据库的多个更小的投影数据库，然后在各个投影数据库上进行序列模式挖掘

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问题定义

设序列 = <a1a2…an>，序列 = <b1b2…bm>，ai 和bi都是元素。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。
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计算候选序列模式的支持度

（3）对一个叶子节点，检查每个候选序列模式c是不是s的子序列.如果是相应的候选序列模式支持度加一。
这种计算候选序列的支持度的方法避免了大量无用的扫描，对于一条序列，仅检验那些最有可能成为它子序列的候选序列模式。扫描的时间复杂度由O(n*m)降为O(n*t),其中n表示序列数量，m表示候选序列模式的数量，t代表哈希树叶子节点的最大容量
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GSP算法描述

扫描序列数据库，得到长度为1的序列模式L1，作为初始的种子集
根据长度为i 的种子集Li ，通过连接操作和修剪操作生成长度为i+1的候选序列模式Ci+1；然后扫描序列数据库，计算每个候选序列模式的支持度，产生长度为i+1 的序列模式Li+1，并将Li+1作为新的种子集重复第二步，直到没有新的序列模式或新的候选序列模式产生为止
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哈希树

GSP采用哈希树存储候选序列模式。哈希树的节点分为三类： 1、根节点； 2、内部节点； 3、叶子节点。
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哈希树

根节点和内部节点中存放的是一个哈希表，每个哈希表项指向其它的节点。而叶子节点内存放的是一组候选序列模式。例：
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问题定义
序列(Sequence)是不同元素(Element)的有序排列，序列s可以表示为s = <s1s2…sl>，sj(1 <= j <= l)为序列s的元素

一个序列包含的所有单项的个数称为序列的长度。长度为l的序列记为l-序列
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例：一条序列<(10,20)30(40,60,70)>有3个元素，分别是（10 20），30，（40 60 70 ）； 3个事务的发生时间是由前到后。这条序列是一个6-序列。

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事务数据库实例

例：一个事务数据库，一个事务代表一笔交易，一个单项代表交易的商品，单项属性中的数字记录的是商品ID
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序列数据库

一般为了方便处理，需要把数据库转化为序列数据库。方法是把用户ID相同的记录合并，有时每个事务的发生时间可以忽略，仅保持事务间的偏序关系。
L1 C2 L2 C3 L3 C4 L4 ……

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候选序列模式的支持度计算：对于给定的候选序列模式集合C，扫描序列数据库，对于其中的每一条序列s,找出集合C中被s所包含的所有候选序列模式，并增加其支持度计数
L1 C2 L2 C3 L3 ……
问题数据集序列模式挖掘关联规则挖掘序列数据库事务数据库
关注点
单项间在同一单项间在同一事务内以及事事务内的关系务间的关系
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二、序列模式挖掘的应用背景

应用领域：客户购买行为模式预测 Web访问模式预测疾病诊断自然灾害预测 DNA序列分析
图书交易网站将用户购物纪录整合成用户购物序列集合
得到用户购物行为序列模式
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<(“UML语言”)(“Visio2003实用技巧”)>
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应用案例2：Web访问模式分析

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<a(abc)(ac)d(cf)> <(ad)c(bc)(ae)> <(ef)(ab)(df)cb> <(af)cbc>
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
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序列模式 VS 关联规则
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三、序列模式挖掘算法概述
Байду номын сангаас
Agrawal和Srikant在提出这个问题时提出了三个算法，AprioriAll ， AprioriSome 和 DynamicSome，它们都基于Apriori框架。构成了序列模式挖掘问题的基石。随后，这个领域的研究工作取得了大量的成果。

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例：下图演示了如何从长度为3的序列模式产生长度为 4的候选序列模式
Sequential patterns With length 3 <(1,2) 3> <(1,2) 4> Candidate 4-Sequences After Join <(1,2) (3,4)> <(1,2) 3 5> After Pruning <(1,2) (3,4)>

1）挖掘用户的查询序列模式
2）用这些序列模式构造查询词关系图 3）找到每个极大全连通图作为一个”概念” 4) 对于一个查询，和它同处于一个”概念”的查询可以作为查询扩展的选项

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应用案例4：查询扩展
雷诺丰田
宝马概念1：汽车品牌

汽车概念2：汽车
给定一组查询模式：<(丰田)(雷诺)>, <(宝马)(丰田)>,<(丰田)(宝马)>,<(宝马)(雷诺)>,<(汽车)(丰田)> 查询关系图如上图：
该类算法首先定义序列的大小度量，接着从小到大的枚举原始序列数据库中包含的所有k-序列，理论上所有的k-序列模式都能被找到。算法制定特定的规则加快这种枚举过程。典型的代表为Disc-all算法。
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四、GSP算法

算法思想：

类似于Apriori算法，采用冗余候选模式的剪除策略和特殊的数据结构-----哈希树来实现候选模式的快速访存。
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添加候选序列模式

从根节点开始，用哈希函数对序列的第一个项目做映射来决定从哪个分支向下，依次在第n层对序列的第n个项目作映射来决定从哪个分支向下，直到到达一个叶子节点。将序列储存在此叶子节点。初始时所有节点都是叶子节点，当一个叶子节点所存放的序列数目达到一个阈值，它将转化为一个内部节点。

L1 C2 L2 C3 L3 C4 L4 ……
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产生候选序列模式主要分两步：连接阶段：如果去掉序列模式s1的第一个项目与去掉序列模式s2的最后一个项目所得到的序列相同，则可以将 s1与s2进行连接，即将s2的最后一个项目添加到s1中
修切阶段：若某候选序列模式的某个子序列不是序列模式，则此候选序列模式不可能是序列模式，将它从候选序列模式中删除
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应用案例3：疾病诊断

例: 通过分析大量曾患A类疾病的病人发病纪录，发现以下症状发生的序列模式：<(眩晕) (两天后低烧37-38度) > 如果病人具有以上症状，则有可能患A类疾病

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应用案例4：查询扩展

查询扩展是搜索领域一个重要的问题。用户提交的查询往往不能完全反映其信息需求。一些研究工作尝试用用户的查询序列模式来辅助原始查询，其主要思想是：
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应用案例3：疾病诊断

医疗领域的专家系统可以作为疾病诊断的辅助决策手段。对应特定的疾病，众多该类病人的症状按时间顺序被记录。自动分析该纪录可以发现对应此类疾病普适的症状模式。每种疾病和对应的一系列症状模式被加入到知识库后，专家系统就可以依此来辅助人类专家进行疾病诊断。