序列模式挖掘算法
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
2024/9/28
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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。
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。
第十一章-序列模式挖掘
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)。
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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)
人工智能应用技术题库(附答案)
人工智能应用技术题库（附答案）1、下面有关序列模式挖掘算法的描述，错误的是？A、priorill算法和 GSP算法都属于 priori类算法，都要产生大量的候选序列B、FreeSpan算法和 PrefixSpan算法不生成大量的候选序列以及不需要反复扫描原数据库C、在时空的执行效率上，FreeSpan比 PrefixSpan更优D、和 AprioriAll相比，GSP的执行效率比较高答案：C2、激活函数对于神经网络模型学习、理解非常复杂的问题有着重要的作用，以下关于激活函数说法正确的是A、激活函数都是线性函数B、激活函数都是非线性函数C、激活函数部分是非线性函数，部分是线性函数D、激活函数大多数是非线性函数，少数是线性函数答案：B3、以下不属于对抗生成网络的应用是（）A、文字生成B、图像生成C、图像识别D、数据增强答案：C4、以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：A、嵌入B、过滤C、包装D、抽样答案：D5、如果一个问题或者任务不可计算，那么对这个问题或任务的描述哪一句是正确的？A、无法将该问题或任务所需数据一次性装入内存进行计算B、该问题或任务所需计算时间是线性增加的C、图灵机不可停机D、该问题或任务所需计算时间是非线性增加的答案：C6、华为的 AI全场景包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等端、边、云的部署环境。
A、TRUEB、FALSE答案：A7、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？A、重复学习B、深度学习C、迁移学习D、对抗学习答案：A8、机器学习训练的模型对新的、未知数据的预测能力，称为（）。
A、过拟合B、欠拟合C、正则化D、泛化能力答案：D9、当前大数据技术的基础是由（）首先提出的。
A、微软B、百度C、谷歌D、阿里巴巴答案：C10、下列哪些网用到了残差连接A、FastTextB、BERTC、GoogLeNetD、ResNet答案：D11、训练图像分类模型时，对于图像的预处理，下列技术哪项经常要用？A、图像增强B、图像灰度化C、图片二值化D、图片 RGB通道转换答案：A12、知识图谱中的实体统一主要的目的是？A、从文本中提取实体B、从实体间提取关系C、不同写法的实体统一为一个实体D、明确代词指向哪个实体答案：C13、所谓几率，是指发生概率和不发生概率的比值。
数据挖掘方法
数据挖掘方法数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和关联规律来提取有用信息的技术。
数据挖掘方法通过使用各种算法和技术，可以帮助我们在海量的数据集中找到隐藏的知识和洞察力，以支持业务决策和问题解决。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，它用于发现数据集中的关联关系。
关联规则挖掘可以帮助我们找到数据中的相关性，并从中发现隐藏的知识。
在关联规则挖掘中，我们首先需要定义一个支持度和置信度的阈值，然后使用Apriori算法或FP-Growth算法等来发现频繁项集和关联规则。
二、分类和预测分类和预测是数据挖掘中的另一种常见方法。
它用于根据已经标记好的数据集来预测未知数据的类别或属性。
常见的分类和预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以根据已知的特征和标签来构建模型，并将未知数据映射到特定的类别或属性。
三、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象按照其相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助我们在没有先验信息的情况下对数据进行探索性分析。
常见的聚类算法包括K均值、层次聚类和密度聚类等。
这些算法可以根据数据之间的相似性将其划分成不同的簇。
四、异常检测异常检测是数据挖掘中的另一个重要方法。
它用于识别数据集中的异常或离群值。
异常检测可以帮助我们发现潜在的问题或异常情况，并采取相应的措施。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、基于距离的方法和基于聚类的方法等。
五、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种挖掘序列数据中频繁模式或关联规则的方法。
序列数据包含了一系列按照时间顺序排列的事件或项。
序列模式挖掘可以帮助我们发现序列数据中的规律和趋势，以支持业务决策和行为分析。
常见的序列模式挖掘算法包括GSP算法和PrefixSpan算法等。
六、回归分析回归分析是一种用于建立和分析变量之间关系的方法。
它可以帮助我们预测一个或多个连续变量的值。
常见的回归分析算法包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
基于Map Reduce的序列模式挖掘算法
Ｖ０１ ． ３８
・
计
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２１ ０ ２年 ８月
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软件技术与数据库 ・
文 编 １ ０ ３ ８ ０ ）＿ ｏ － ３ 文 标 码 Ａ 章 号： ０ ＿ ４ （ １ １ ＿ ４ ＿ ｏ ２ ２ ２５ ０ ３ ｏ 献 识 ：
３ Ｂ ｓ ｄ ｃ ｔ ｎＤｅ ａ ｍｅ ｔＳ ａ ｄ ｎ ｏ ｉ ｏ ｌ ｅ Ｊ ａ ５ ０ ４ Ｃ ｉａ ａ ｉ Ｅ ｕ ａｉ ｐ ｒ ｎ， ｈ ｎ ｏ ｇＰ ｌ ｅＣ ｌ ｇ ， ｉ ｎ２ ０ ， ｈｎ ） ｃ ｏ ｔ ｃ ｅ ｎ １
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２． ｈ ｎ ｏ ｇ Ｐｒ ｖ ｎｃａ ｙ Ｌ ｂ ｒ ｔ ｒ ｆ ｒ ｓ ｒｂ ｔｄ Ｃｏ ｕ ｅ ｏ ｔ ｒ ｖ ｌ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｊｎ ｎ ２ ０ １ Ｃｈ ｎ ； Ｓ ａ ｄ ｎ ｏ ｉ ｉｌ Ｋｅ ａ ｏ ａｏ ｙ ｏ ｔ ｉ ｕ ｅ ｍｐ ｔ ｒＳ ｆｗａ ｅＮｏ ｅ ｃ ｎ ｌ ｇ ， ｉ ａ ５ ０ ４， ｉ ａ Ｄｉ Ｔ
数据挖掘中的序列模式挖掘方法
数据挖掘中的序列模式挖掘方法数据挖掘是指通过挖掘大量数据集中的信息，来发现潜在的、以前未知的、可利用的有价值的模式和知识的过程。
序列模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究领域，它旨在从一个序列集合中发现具有重要顺序特征的模式。
本文将介绍数据挖掘中的序列模式挖掘方法，包括Apriori算法、GSP算法和PrefixSpan算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种常用的序列模式挖掘方法，它利用频繁序列的概念来发现具有重要顺序特征的模式。
该算法基于Apriori原理，通过逐层迭代的方式挖掘频繁序列。
首先，找出序列中的频繁1项序列，然后根据这些频繁1项序列生成频繁2项序列，依此类推，直到无法再生成更多的频繁序列为止。
Apriori算法的优点是易于实现和理解，但是在处理大规模数据集时会面临效率低下的问题。
2. GSP算法GSP（Generalized Sequential Pattern）算法是一种改进的序列模式挖掘方法，它通过压缩序列集合，减少不必要的候选序列生成，从而提高挖掘效率。
GSP算法首先构建出轻量级序列树，然后通过递归方式搜索频繁序列。
在搜索过程中，GSP算法利用递归树的性质进行剪枝，剪去不满足最小支持度要求的候选序列，从而减少搜索空间。
相比于Apriori算法，GSP算法具有更高的效率和更好的挖掘性能。
3. PrefixSpan算法PrefixSpan算法是一种基于前缀投影的序列模式挖掘方法，它通过利用序列的前缀关系来挖掘频繁序列。
PrefixSpan算法首先根据事务记录构建出投影数据库，然后通过递归方式挖掘频繁序列。
在挖掘过程中，PrefixSpan算法维护一个前缀序列和一个投影数据库，在每次递归中，通过追加序列来生成候选序列，并在投影数据库中搜索满足最小支持度要求的序列。
PrefixSpan算法具有较高的效率和较好的挖掘性能，并且能够处理较大规模的序列数据。
综上所述，本文介绍了数据挖掘中的序列模式挖掘方法，包括Apriori算法、GSP算法和PrefixSpan算法。
基于用户行为序列的兴趣挖掘算法研究
基于用户行为序列的兴趣挖掘算法研究基于用户行为序列的兴趣挖掘算法研究随着互联网的快速发展和智能设备的普及，人们在日常生活中产生了大量的数据。
这些数据包含着丰富的信息，对于个人和企业来说都具有重要的价值。
如何从这些海量数据中挖掘出用户的兴趣和偏好，成为了当前数据挖掘和机器学习领域的研究热点之一。
本文将重点研究基于用户行为序列的兴趣挖掘算法。
用户行为序列是指用户在特定时间段内产生的一系列行为记录，比如浏览网页、点击广告、购物等。
这些行为记录蕴含着用户的兴趣和偏好。
基于用户行为序列进行兴趣挖掘可以帮助个性化推荐、广告定向投放、市场分析等领域。
首先，我们需要对用户行为序列进行特征抽取。
常用的特征包括行为类型、行为时间、行为对象等。
例如，行为类型可以分为浏览、点击、购买等，行为时间可以表示用户在何时做出这些行为，行为对象可以是网页、商品等。
通过对行为序列的特征抽取，我们可以将其转换为一个向量表示，为后续的兴趣挖掘算法做准备。
接下来，我们可以使用聚类算法对用户行为序列进行分组。
聚类算法可以将具有相似特征的用户行为序列归为一类，从而发现用户的兴趣群体。
常用的聚类算法包括K-Means和DBSCAN等。
在聚类过程中，我们可以利用用户行为序列的相似度度量来判断是否将其划分为同一类别。
相似度度量可以使用欧氏距离、余弦相似度等公式计算。
在完成聚类之后，我们可以对每个聚类簇进行兴趣挖掘。
兴趣挖掘的目标是从聚类簇中发现用户的兴趣和偏好。
一种常用的方法是关联规则挖掘。
关联规则挖掘可以发现用户行为之间的关联关系，从而推测用户的兴趣。
例如，如果用户在浏览商品A之后购买了商品B，那么可以推测出用户对商品A和B 的兴趣存在关联。
关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等。
除了关联规则挖掘，还可以使用序列模式挖掘的方法进行兴趣挖掘。
序列模式挖掘可以发现用户行为序列中频繁出现的模式，从而推测用户的兴趣。
例如，如果用户经常在周末购买商品A，那么可以推测出用户对周末购物的兴趣。