SPADE算法介绍
机器学习在临床药物治疗中的研究进展
·254· E-mail:zgqkyx@·前沿进展·机器学习在临床药物治疗中的研究进展吴行伟1，2，刘馨宇1，龙恩武1，2，童荣生1，2*【摘要】 随着真实世界研究、精准治疗等概念的提出和发展，科研工作者对医疗大数据处理的需求不断增大。
机器学习技术因在处理海量、高维数据及开展预测研究等方面具有独特优势，故而近些年在医学领域的应用不断深入。
除应用于疾病诊断、影像识别和风险预测外，越来越多的研究证明机器学习可被应用于临床药物治疗的决策支持相关研究中。
本文就机器学习在临床药物治疗中的研究进展予以综述。
【关键词】 机器学习；临床药物治疗；真实世界研究；精准治疗；综述【中图分类号】 R 319 【文献标识码】 A DOI ：10.12114/j.issn.1007-9572.2021.01.309吴行伟，刘馨宇，龙恩武，等. 机器学习在临床药物治疗中的研究进展［J ］.中国全科医学，2022，25（2）：254-258. ［ ］WU X W ，LIU X Y ，LONG E W ，et al. Research progress of machine learning in clinical drug therapy ［J ］. ChineseGeneral Practice ，2022，25（2）：254-258.Research Progress of Machine Learning in Clinical Drug Therapy WU Xingwei 1，2，LIU Xinyu 1，LONG Enwu 1，2，TONG Rongsheng 1，2*1.Department of Pharmacy ，Sichuan Academy of Medical Sciences & Sichuan Provincial People 's Hospital ，Chengdu 610072，China2.Personalized Drug Therapy Key Laboratory of Sichuan Province ，School of Medicine ，University of Electronic Science and Technology of China ，Chengdu 610072，China*Corresponding author ：TONG Rongsheng ，Professor ，Chief pharmacist ；E-mail ：2207132448@【Abstract 】 With the advancement and development of concepts such as real-world research and precision treatment ，the demand of researchers for medical big data processing keeps increasing. Because machine learning technology has unique advantages in processing massive ，high-dimensional data and conducting predictive research ，it has been deeply applied in the medical field in recent years. In addition to the application in disease diagnosis ，image recognition and risk prediction ，more and more studies have proved that machine learning can be applied to the decision support related research of clinical drug treatment. This article reviews the research progress of machine learning in clinical drug therapy.【Key words 】 Machine learning ；Clinical drug therapy ；Real world research ；Accurate treatment ；Review病率和死亡率上升、住院时间延长［1-4］等问题出现。
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。
R学习书籍推荐汇总
现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R语言。
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。
当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。
那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。
有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R 语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。
1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。
其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。
《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R入门》。
除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。
为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。
有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。
最后推荐，《R in a Nutshell》。
对，“果壳里面的R”！当然，是开玩笑的，in a Nutshell 是俚语，意思大致是“简单的说”。
目前，我们正在翻译这本书的中文版，大概明年三月份交稿！这本书很不错，大家可以从现在开始期待，并广而告知一下！2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。
这时候要读的书有两本很经典的。
《Statistics with R》和《The R book》。
SPADES(并行agent离散事件仿真系统) 说明书和说明书
SPADES（并行agent离散事件仿真系统）用户指南和参考手册版本：0.9作者：Prick Riley 邮箱：pfr+@时间：2003年11月7日翻译：时长娥邮箱：evelineshi@ 翻译：许元邮箱：xychn15@翻译时间：2005年8月排版上的约定：z所有的程序参数用斜体表示，如my program parameter；z所有的方法和类用等宽字体表示，如myMethod, MyClass ；z所有精确的代码或事件用等宽字体再斜体表示，如My name is yourname z特殊的SPADES术语用无衬线的字体表示，注意：在索引中这些术语都用规则字体表示说明：1.以上提到的几种情况均用英文原文表示，而不作翻译；2.agent有多种翻译方式，代理，agent，实体等，这里翻译成agent较为适当，但为力不把这种理解强加于读者，所有出现agent的地方，冷然使用“agent”，不做具体翻译；3.对于有关术语，为了防止翻译不准影响理解，在第一次出现时均注上手册中的英文表达方式；4.因为时间关系，部分世界模型相关的内容没作分析，手册中的世界模型部分是与服务器的设计直接相关的，所以缺少这部分不会影响agent设计者对SPADES的了解和agent的设计。
Xu Yuan Digitally signed by Xu YuanDN: CN = Xu Yuan, C = CN, O = Southeast University, OU = RoboCup Date: 2005.10.04 12:59:40 +08'00'目录第一章绪论.........................................................................................................................- 1 -1.1什么是SPADES?....................................................................................................- 1 -1.2SPADES 提供了什么？........................................................................................- 1 -1.3如何使用这个手册？..............................................................................................- 1 - 第二章系统结构...................................................................................................................- 3 -2.1 结构组成.......................................................................................................................- 3 -2.2 基于事件的仿真.........................................................................................................- 3 -2.3 感知－思考－执行.....................................................................................................- 4 - 第三章开始.............................................................................................................................- 6 -3.1 结构和安装..................................................................................................................- 6 -3.1.1 配置参数.........................................................................................................- 6 -3.1.2 安装的文件........................................................................................................- 7 -3.2 例子的世界模型和agent..........................................................................................- 7 -3.2.1 描述....................................................................................................................- 7 -3.2.2 运行....................................................................................................................- 7 -3.2.3 日志文件........................................................................................................- 8 - 第四章创建一个SPADES仿真..........................................................................................- 9 -4.1 基本的仿真过程...........................................................................................................- 9 -4.1.1运行一个仿真.....................................................................................................- 9 -4.1.2世界模型的看法.................................................................................................- 9 -4.2 事件.............................................................................................................................- 10 -4.2.1定义...................................................................................................................- 10 -4.2.2接口描述...........................................................................................................- 10 -4.3 事件模型（World Model）......................................................................................- 12 -4.4 仿真引擎接口（Simulation Engine Interface）.....................................................- 12 -4.5agent类型（ Agent Types）.....................................................................................- 12 -4.5.1外部agent（ External Agents）...................................................................- 12 -4.5.2集成的agent（ Integrated Agents）.....................................................- 12 -4.5.3 占位符agent（Placeholder Agents）...........................................................- 13 -4.5.4 使用agent数据库（Working with the Agent Database）........................- 13 -4.6agent接口（Agent Interface）...........................................................................- 13 -4.6.2从集成agent的角度（Integrated Agent Perspective）..............................- 14 -4.6.3世界模型的角度（World Model Perspective）...........................................- 14 -4.7 agent监测（Agent Monitoring）.............................................................................- 15 -4.7.1agent计时器（Agent Timers ）....................................................................- 15 -4.7.2 agent过程跟踪（Agent Process Tracking）................................................- 15 -4.7.3agent的校核（Checking on Agents）...........................................................- 16 -4.8监视器（Monitor）...................................................................................................- 16 -4.9数据排列（Data Array）.........................................................................................- 17 -4.10达到同步（Achieving Parallelism）......................................................................- 17 -4.11随机性和再现性（Randomness and Reproducibility）.......................................- 18 - 第5章辅助功能.....................................................................................................................- 20 -5.1动作和错误日志..........................................................................................................- 20 -5.1.1基本使用...........................................................................................................- 20 -5.1.2参数...............................................................................................................- 21 -5.1.3高级使用...........................................................................................................- 21 -5.2读取参数......................................................................................................................- 21 -5.3移动Agent..................................................................................................................- 22 -5.4完整的communication server...................................................................................- 22 -5.5agent退出管理............................................................................................................- 22 -5.6限制速率的运行模......................................................................................................- 23 - 第6章技术细节.....................................................................................................................- 24 -6.1参数..............................................................................................................................- 24 -6.1.1 共享参数..........................................................................................................- 24 -6.12 通讯服务器.......................................................................................................- 27 -6.1.4 世界模型例子..................................................................................................- 29 -6.2智能体数据库..............................................................................................................- 30 -6.3 前缀长度的I/O格式.................................................................................................- 31 -6.4 外部的agent输入/输出............................................................................................- 31 -6.4.1 agent输入格式................................................................................................- 32 -6.4.2 agent输出格式................................................................................................- 33 -6.5 完整的agent输入/输出............................................................................................- 34 -6.6监视器monitor接口..................................................................................................- 35 -6.7 agent思考时间...........................................................................................................- 35 -6.7.1 跟踪瞬间计时器..............................................................................................- 35 -6.7.2 跟踪Perfctr计时器.......................................................................................- 36 -6.7.3 记录的文件格式..............................................................................................- 36 -6.8 算法.............................................................................................................................- 36 -第一章绪论1.1什么是SPADES?并行agent离散事件仿真系统(The System for Parallel Agent Discrete Event Simulation ,简称 SPADES)是基于agent（agent）的分布式仿真的中间件系统，其主要目标是人工智能，在人工智能的仿真中agent的思考是大量的计算。
序列模式挖掘算法的分析秦晓薇
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)>.
序列模式挖掘算法综述
序列模式挖掘算法综述序列模式挖掘算法是一种用于从序列数据中发现频繁出现的模式或规律的技术。
序列数据是一种特殊的数据形式，由一系列按照时间顺序排列的事件组成。
序列模式挖掘算法可以应用于许多领域，如市场营销、生物信息学和智能交通等。
序列模式挖掘算法的目标是发现那些在序列数据中频繁出现的模式，这些模式可以帮助我们理解事件之间的关联性和发展趋势。
常见的序列模式包括顺序模式、并行模式和偏序模式等，其中顺序模式指的是事件按照特定顺序排列的模式，而并行模式指的是事件同时发生的模式。
常见的序列模式挖掘算法有多种，下面将对其中一些主要算法进行综述：1. Apriori算法：Apriori算法是一种经典的频繁模式挖掘算法，它逐步生成候选序列，并通过扫描数据库来判断候选序列是否频繁。
Apriori算法的关键思想是利用Apriori性质，即如果一个序列是频繁的，则它的所有子序列也是频繁的。
2. GSP算法：GSP算法是Growth Sequence Pattern Mining的缩写，它通过增长频繁序列的方式来挖掘频繁模式。
GSP算法使用基于前缀和后缀的策略来生成候选序列，并维护一个候选序列树来频繁序列。
3. PrefixSpan算法：PrefixSpan算法是一种递归深度优先算法，它通过增加前缀来生成候选序列。
PrefixSpan算法使用投影方式来减小空间，并通过递归实现频繁模式的挖掘。
4. SPADE算法：SPADE算法是一种基于投影的频繁序列挖掘算法，它通过投影运算将序列数据转换成项目数据，并利用Apriori原理来挖掘频繁模式。
SPADE算法具有高效的内存和时间性能，在大规模序列数据上表现优秀。
5. MaxSP模式挖掘算法：MaxSP算法是一种用于挖掘最频繁、最长的顺序模式的算法，它通过枚举先导模式来生成候选模式，并利用候选模式的投影特性进行剪枝。
6.SPADE-H算法：SPADE-H算法是SPADE算法的改进版本，通过引入顺序模式的分层索引来加速模式挖掘过程。
桥牌基础知识及自然叫牌法2014-9-1 17.48.35
什么是桥牌?
桥牌是一种纸牌游戏，但有别于普通的 纸牌游戏。
主要区别在于：一是在打牌前多了个叫牌过程；二是 在打牌过程中有一人为明手，不参与出牌；三是计分 规则比较复杂。
桥牌是4人游戏，俩俩对家配对，双方互为竞技对手。 扑克牌的种类有黑桃(Spade)、红心(Heart)、方块 (Diamond)和梅花(Club)四种花色，每一种花色各有A、2 、3、4、5、6、7、8、9、10、J、Q、K等十三张，总共五十
依次由最低到最高。
不按序叫品： 加倍（double），“×”， 只能针对刚刚敌人的叫 品，基本分乘以2 再加倍（redouble）， “××”，似，再乘以2 PASS即/ 或—，亦称 “不叫”，任何时候可 以叫出
♠Q76 ♥AK 4 ♦97 ♣Q6542 ♠92 ♥ J 10 3 ♦AJ8654 ♣A7 ♠AK 5 4 3 ♥Q62 ♦KQ ♣ J 10 8 ♠ J 10 8 ♥9875 ♦ 10 3 2 ♣K93 南 西 北 东 1♠ 2♦ 3♠ － 4♠ － － //
六、防守性叫牌（争叫）
一、牌力估算及叫牌原则
（一）牌点的计算
综合牌点=大牌点+长套点+短套点+调整点 1、大牌点：A＝4，K＝3，Q＝2，J＝1 2、长套点：从第5张起，每张加1点，第6张起，每张加2点！
3、短套点：缺门＝5点，单张＝3点，双张＝1点。
4、调整点：①一手牌中有4张A，加1点。 ②一手牌有13+，而且大牌点全部由A、K构成时，加1点。 ③单张K、Q或J，减1点。 ④双张QX、JX或QJ，减1点。 ⑤一手牌有12-，但是没有A，减1点。 ⑥除非是叫无将，4—3—3—3牌型减1点。
13 墩牌打完后，双方核对各 自所得的赢墩数，确定是否完成 （或击破）定约，并结算胜负的
SPADE算法介绍
A算 法 lgorithm
主要模块： k- 频繁序列
伪代码实现频繁序列的枚 举
I改 进 mprovement
剪枝操作
任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的，反之，
如果某个候选的非空子集不是频繁的，那么该候选肯
定不是频繁的。过滤候选项集，减少工作量。
频繁3序列： <1,2,3> <1,(2,5)> <1,5,3> <(2,5),3> <2,3,4> <3,4,5>
? 序列数据库：包含一个或多个序列数据的数据集；
A算 法 lgorithm
示例
对象（SID）
A A A B B B C C
序列数据库
时间戳（EID）
1 2 3 1 2 3 1 2
事件
1，2，4 2，3，4
4，5 1，2 2，3
5 1，2
4
包含3个序列： S1=<(1,2,4),(2,3,4),(4,5)> S2=<(1,2),(2,3),5> S3=<(1,2),4>
A优 势 dvantage
GSP ?采用哈希树存储序 列信息，不用遍历 数据库，加快了处 理速度； ?但是需要多次对数
A应 用 pplication
? 科学研究：天文学、基因工程、社会发展
序数
规律、人类行为规律（解决社会问题）
列据 分掘
? 市场行销：数据库行销（分析新用户购买
析 应
——
的可能性）、货篮分析（识别顾客的购买 行为模式）
60. ? 陈黎：序列挖掘算法研究[D]. 重庆大学，2001. ? Srikant, R. and Agrawal, R： Mining sequential patterns:
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• Mohammed J:SPADE: An Efficient Algorithm for Mining
• 陈黎：序列挖掘算法研究[D].重庆大学，2001.
• Srikant, R. and Agrawal, R： Mining sequential patterns: Generalizations and performance improvements. In
• 序列数据库：包含一个或多个序列数据的数据集；
• 子序列：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 。
SPADE
• 垂直存储结构
D
区别 ifferences
GSP
• 水平存储结构
• 基于哈希树的遍历操作
• 基于格理论的连接操作
A
SPADE
•采用ID-list的简单连接操作， 序列越长，处理速度越快； •没有采用哈希树等，因此 具有很好的局域性； •随着支持度阀值降低，序 列长度变长，优势将更加 明显
序列ID（SID） 1 2 3 4
水平数据存储格式：GSP
1序列的ID_list 1 SID 1 EID 1 SID 1 2 EID 2 … … SPADE：垂直数据格式 SID 1 1 1 1 1 2 2 2 EID 1 2 3 4 5 1 2 3 4 项 1 1，2，3 1，3 4 3，6 1，4 3 2，3 1，5
优 势 dvantage
•采用哈希树存储序列信息，
不用遍历数据库，加快了 处理速度； •但是需要多次对数据库进 行扫描
GSP
缺陷：候选集过多
A
应 用 pplication
• 科学研究：天文学、基因工程、社会发展规律、人类行
序数 列据 分 挖掘 析 应 用
为规律（解决社会问题）
• 市场行销：数据库行销（分析新用户贩买的可能性）、
A
算 法 lgorithm
问题说明
• 序列(sequence)：将与对象A有关的所有事务按时间戳增序排序， 就得到对象A的一个序列s；序列包含的项的数量记作序列的长度; • 事件（event）：序列是事务的有序列表，可以记作 s=<e1,e2,e3,…,en>； • 项 （item）：事件e是一个项集，可以记作e=（i1,i2,i3,…,in；
出来的核心知识体系。模式（Pattern）其实就是解决某 一类问题的方法论。
B
背 景 ackground
挖掘模式
Apriori系 列算法 SPADE GSP
挖掘模式
分类模式 关联模式
算法
关联模 式
聚类模式
序列模式
序列模式挖掘是挖掘频繁出现的有序事件或子序列
B
背 景 ackground
序列模式
首先找出所有的频繁集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最
货篮分析（识别顾客的贩买行为模式） • 欺诈甄别：总结正常行为和诈骗行为的关系 • 产品制造：控制参数和产品质量之间的关系 • 通信网络管理：警告之间的先后关系记录定位和预测故 障 • 网络应用：网络信息挖掘，Web用户访问模式
——
R
参考文献 eferences
Frequent Sequences[J].Machine Learning,2001(42):3160.
主要模块：产生k-序列候选集
当前k-1频繁序列构成了k序列的原子项，通过k-1序列之间
的连接操作产生k序列候选集。 规则：
1. 事件原子项：PB、PD，进行连接得到PBD。 2. 事件与序列：PB、P →A，进行连接得到PB→A。 3. 事件与事件： P →A、 P →F，进行连接得到P →AF、 P →A →F、 P →F →A。
水平垂直数据库区别在于数据库中存储数据的结构不一样， 因此扫描数据库的效率不一样。
A
算 法 lgorithm
主要特色
水平数据格式 序列 <1,(1,2,3),(1,3),4,(3,6)> <(1,4),3,(2,3),(1,5)> <(5,6),(1,2),(4,6),3,2> <5,7,(1,6),3,2,3>
B
背 景 ackground
数据挖掘
数据挖掘(Data Mining，简称DM)，又称为数据库中的知识发
现（Knowledge Discovery Database，简称KDD)指从大型数据
库或数据仓库中提取隐舍的、未知的、非平凡的及有潜在应用价
值的信息或者模式．
模式是指从生产经验和生活经验中经过抽象和升华提為
小支持度一样； 然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小 置信度。 支持度=序列出现次数/总序列数 置信度=序列出现次数/特定子序列出现次数
例： 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
B
背 景 ackground
SPADE算法的来历
Mohammed J:SPADE: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences[J].Machine Learning,2001(42):31-60.
姓名： 专业：
B
背 景 ackground SPADE算法 GSP算法
A
算 法 lgoion
B
背 景 ackground
问题由来
随着迅速增长的数据信息，人们受到“信息爆炸”的巨大压力的
同时又陷入“数据太多，知识太少”的窘境。
数据挖掘技术的产生与发展为人们摆脱这种困境提供了强有力的手段。
1 1
2 2 3 4
2 3
1 4 2 3
2 4
3 4
3 2
5 5
2序列的ID_list
<1,2>
SID 1 2 3 4 EID(1) EID(2) 1 1 2 3 2 3 5 5
…
…
2
…
4
…
6
…
3
垂直数据存储格式
A
算 法 lgorithm
主要模块
垂直数据库向水平数据库转换
A
算 法 lgorithm
A
算 法 lgorithm
主要特色
• 采用垂直ID-list数据库格式：将序列与它发生所在的对象和 时间戳清单进行关联； • 采用序列格方法将原始搜索空间（格）分解为较小的块（子 格），子格能够独立的进行处理； • 将问题分解与搜索模式分开，在每个子格中，都提供深度和广 度搜索两种策略来枚丼频繁序列。
候选剪枝： <1,(2,5),3>
C
对 比 ompare
GSP算法
由k-1项生成k项序列，进行剪枝操作，再遍历数据库计算支
持度。
• 产生候选集：首先每项加入频繁k-1序列，然后进行修剪，删除至
少有一个子集不是频繁序列的k序列。为了快速计数，候选集存储
在hash树中 • 选择频繁序列：遍历hash树，计算支持度。
Proc. of the 5th International Conference on Extending
Database Technology. Avignon，1996.
剪枝操作
任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的，反之，如果某个候选的
非空子集不是频繁的，那么该候选肯定不是频繁的。过滤候选项集，减
少工作量。
频繁3序列： <1,2,3> <1,(2,5)> <1,5,3> <(2,5),3> <2,3,4> <3,4,5> <5,(3,4)>
候选产生： <1，2，3，4> <1，（2，5），3> <1，5，（3，4）> <2，3，4，5> <（2，5），（3，4）>
A
算 法 lgorithm
主要模块：计算k序列支持度
• 只需将2个k-1序 列的ID-list进行 简单的连接操作， 检查其基数。 • 随着序列变大， ID-list将不断缩 小，进而越来越 快。
A
算 法 lgorithm
主要模块：k-频繁序列
伪代码实现频繁序列的枚举
I
改 进 mprovement
Mohammed J针对Apriori算法需要多次扫描数据库和采用哈希树作
为主要存储结构的缺点，提出了SPADE算法。
A
算 法 lgorithm
主要思想
利用组合性质将原始问题分解为能够在主内存中解决的子问题， 采用了基于序列格的搜索技术和简单的连接操作。
格的定义：设（L，≤）是偏序集，若L中任意两个元素都存在上确界 以及下确界，则称（L，≤）是格（lattice），为了方便，这样的格称 为偏序格。 “格”一种特殊的偏序集，所考虑的元素之间具有某种顺序。
2，3 5 1，2 4 S1包含3个事件，8个项，长度 即为8，成为8序列； S2以及S3都为S1的子序列。
A
算 法 lgorithm
算法结构
A
算 法 lgorithm
主要模块
1-频繁序列
• 对数据库中每一项的ID-list进行
读取存入内存【水平数据库向垂 直数据库的转换】； • 扫描垂直数据库一边，存入内存， 为遇到的每个新对象增加支持度。
A
算 法 lgorithm
序列数据库
示例
事件 1，2，4 2，3，4 4，5 包含3个序列： S1=<(1,2,4),(2,3,4),(4,5)> S2=<(1,2),(2,3),5> S3=<(1,2),4>