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我们现在呈现一种能识别比较句的方法------CSR 挖掘和机器学习的结合。
在规则中序列模式被用作特征。
CSRs 是用一个类序列规则挖掘系统自动实现的。
一个关键字策略用来过滤掉那些不可能是比较句的句子。
对于分类，我们用两种方法进行实验：1.直接用CSRs2.基于规则用机器学习方法建立一个分类器。
我们将讨论两种方法，下面先定义CSRs ，然后产生数据用来发现规则。
4.1 多个最小支持度的CSR序列模式挖掘是一个重要的数据挖掘任务，输入一个序列集，SPM 的任务就是找出满足用户最小支持的所有序列模式。
一个序列模式就是一个子序列----在输入序列中比最小支持率的阈值出现的频率高的子序列。
CSR 就是序列模式在左边，类标签在右边一种规则。
不像类序列模式挖掘是无监督的，因为我们用固定的分类进挖掘序列模式规则，所以新的方法是监督的。
现在我们就定义CSRs 。
I=},...,{1n i i 是个项集，一个序列是个有顺序的项集。
一个项集X 是不空的。
我们定义一个序列s ，><r a a ,...,1如果X 是数据集D 中的的实例（i i y s ,）的i s 的子序列，那么着个实例（i i y s ,）叫做覆盖CSR;如果i s 且i y y ，那么 （i i y s ,）满足一个CSR 。
规则的支持度是在D 中满足规则的所有实例的百分比。
规则的置信度是在D 中覆盖规则又满足规则的的实例的百分比。
表一给了一个例子序列数据库（五个序列和两个类别21c c 和 ）。
用最小20%的支持度和最小40%的置信度，例如CSRs 中的而一个：〈{1}{3}{7, 8}〉 → c1 [support = 2/5 and confidence = 2/3] 数据序列1,2满足规则，1,2,5覆盖规则。
给一个类标签序列数据集D ，给一个最小支持度和一个最小置信度，CSR 挖掘出在D 的所有类序列规则。
挖掘算法是被涉及，超出这篇论文的范围。
CLEMENTINE 12----SEQUENCE NODESEQUENCE NODESEQUENCE简介序列模式发现指的是一定时间内项目间的共同出现（co-occurrence)，它构建于关联的基本结构上，和关联有些类似，不过在分析和产生规则时把时间的概念加了进去。
Sequence在找出先后发生事物的关系，重点在于分析数据间先后序列关系；关联规则是找出某一事件或数据中会同时出现的状态。
序列模式例子如，“9 个月以前购买奔腾PC 的客户很可能在一个月内订购新的CPU 芯片”。
由于很多商业交易、电传记录、天气数据和生产过程都是时间序列数据，在针对目标市场、客户吸引、气象预报等的数据分析中，序列模式挖掘是很有用途的。
序列模式VS 关联规则问题序列模式挖掘关联规则挖掘数据集序列数据库事务数据库关注点单项间在同一事务内以及事务间的关系单项间在同一事务内的关系SEQUENCE简介序列模式的概念最早是由A g r a w a l和S r i k a n t提出的。
动机：大型连锁超市的交易数据有一系列的用户事务数据库，每一条记录包括用户的I D，事务发生的时间和事务涉及的项目。
如果能在其中挖掘涉及事务间关联关系的模式，即用户几次购买行为间的联系，可以采取更有针对性的营销措施。
SEQUENCE简介ØSequence将顺序分析与在数据研究和预测中使用的群集方法结合在了一起。
顺序群集模型对事物发生次序很敏感。
Ø群集算法还考虑到记录群集中的其他属性，可以开发关联顺序和非顺序信息的模型。
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I D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I D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。
项集(I t e m s e t)是所有在序列数据库出现过的单项组成的集合例：对一个用户购买记录的序列数据库来说，项集包含用户购买的所有商品，一种商品就是一个单项。
关联关系分类方法1.频繁项集挖掘（FrequentItemsetMining）：频繁项集挖掘是一种用于发现数据中频繁出现的项集的方法。
它通过计算项集在数据中的支持度（Support）来确定频繁项集，从而揭示数据中的关联关系。
常用的算法包括Apriori算法和FPgrowth算法。
2.关联规则挖掘（AssociationRuleMining）：关联规则挖掘是在频繁项集的基础上，进一步发现项集之间的关联规则。
关联规则通常采用“如果...那么...”的形式表示，如“A>B”，表示如果出现项集A，则很有可能出现项集B。
通过计算关联规则的置信度（Confidence）和支持度，可以评估关联规则的可靠性和重要性。
常用的算法包括Apriori和FPgrowth算法。
3.图模式挖掘（GraphPatternMining）：图模式挖掘是一种在图数据中发现模式和关联关系的方法。
图模式挖掘可以用于分析各种类型的图数据，如社交网络、生物网络等。
常用的算法包括GSpan和Subdue算法。
4.序列模式挖掘（SequentialPatternMining）：序列模式挖掘是一种用于挖掘序列数据中的模式和关联关系的方法。
序列模式挖掘可以用于分析各种类型的序列数据，如日志数据、时间序列数据等。
常用的算法包括SPADE和GSP算法。
5.时间序列关联性分析（TimeSeriesAssociationAnalysis）：时间序列关联性分析是一种通过分析时间序列数据中的关联关系来预测未来趋势和做出决策的方法。
常用的方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
Prefixspan算法设计与实现摘要：序列模式挖掘算法有AprioriAll、GSP、FreeSpan、Prefixspan，本文将对PrefixSpan算法进行研究，来对序列模式挖掘有更深入的剖析。
关键字：序列模式挖掘，Prefixspan算法一. Prefixspan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。
PrefixSpan算法就是基于序列投影的一种模式增长算法。
PrefixSpan算法是一种深度优先搜索算法，其基本思想是使用频繁前缀划分搜索空间和投影序列数据库，并搜索相关的序列。
首先检查前缀子序列，只将其相应的后缀子序列投影到数据库中。
该算法同时采用分治(divide and conquer)的策略，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。
二.算法描述：(1)扫描序列数据库，生成所有长度为1的序列模式。
(2)根据长度为1的序列模式，构造不同前缀所对应的投影数据库。
(3)在相应的投影数据库上重复上述步骤，直到在相应的投影数据库上不能产生长度为1的序列模式为止。
三、Prefixspan算法的具体实现完整算法实现程序见附录。
用程序实现理论过程：以下是程序各模块的实现：a.数据的读取和存储:本程序数据信息存放在ccc.txt中。
读入到两个数据结构中：transaction 相当于一个二维数组保存了所有数据，按照字符形式读入；record里保存的是序列中每一个元素包含项的个数，例如<a(abc)(ac)d(cf)>，在record 中保存形式为：1 3 2 1 2。
b.提取长度为1 的序列模式:对每一行进行扫描，用counter向量保存每一个项和其出现的位置。
数据的格式为’a’,[4] (1,0) (2,0) (3,1) (4,1) ，表明a的支持度为4，在向量中出现的位置为第1行的第0个，和第2行的第0个数据等。
