第一课序列模式挖掘算法
序列模式挖掘算法课件
GSP算法
总结词：性能优化
VS
详细描述：GSP算法可以采用多种方 式进行性能优化，例如使用哈希表和 索引来加速候选序列模式的生成和扫 描过程。这些优化措施可以显著提高 算法的效率和可扩展性。同时，GSP 算法还可以采用分布式计算框架进行 并行化处理，进一步提高处理大规模 数据的能力。
SPADE算法
案例二：金融欺诈检测中的应用
总结词
利用序列模式挖掘算法，检测金融交易中的欺诈行为，提高 金融交易的安全性。
详细描述
通过对金融交易的历史数据进行分析，发现异常的交易序列模 式，如"用户先进行大额转账，然后迅速将资金转移至境外账户 "，从而识别出潜在的欺诈行为。
案例三：医疗诊断中的应用
总结词
利用序列模式挖掘算法，发现疾病的发展规律和诊断依据，辅助医生进行精准 诊断。
改进与发展
随着数据规模的扩大和复杂度的增加，研究人员不断改进和优化算法，提高挖掘效率和 准确性。同时，新的算法和应用也不断涌现，如基于深度学习的序列模式挖掘等。
02 序列模式挖掘算法的核心概念
频繁项集
频繁项集
在序列数据库中，频繁项集是指那些在多个序列中频繁出现的项的集合。频繁项集挖掘是 序列模式挖掘的基础，通过找出频繁项集，可以进一步发现它们之间的关联规则和序列模 式。
最小支持度阈值
频繁项集的最小支持度阈值是衡量项集在序列数据库中出现的频率的指标，只有超过这个 阈值的项集才被认为是频繁的。
最大长度
频繁项集的最大长度是指一个项集中的元素个数最多能有多少。最大长度的设定可以帮助 缩小搜索空间，提高算法效率。
关联规则
关联规则
关联规则是指在序列数据库中，一个序列中的某些项与另一个序列中的某些项之间存在的关联关系。关联规则的挖掘 是序列模式挖掘的重要目标之一，通过发现关联规则，可以预测序列的发展趋势和模式。
序列模式数据挖掘算法研究
序列模式数据挖掘算法研究摘要：序列模式的发现是数据挖掘领域一个活跃的研究分支，即在序列数据库中找出所有的频繁子序列。
本文先介绍序列模式挖掘中的一些基本概念，然后详细描述FreeSpan和PrefixSpan2个基于投影、分治的模式增长的重要算法。
关键词：序列模式；算法一、基本术语和定义设I={i1，i2，……，in}是一个项目集合，项目集或者项集（items）就是各种项目组成的集合，即I 的所有子集。
一个序列就是若干项集的有序列表，一个序列S可表示为〈s1，s2，……，sn〉，其中sj为项集，也称作S的元素。
元素由不同的项组成，可表示为（x1，x2，……，xn）。
当元素只包含一项时，一般省去括号，如（x2）一般表示为x2。
元素之间是有顺序的，但元素内的项是无序的，一般定义为词典序。
序列包含项的个数称为序列的长度，长度为L的序列记为L- 序列. 序列数据库就是元组（tuples）〈sid， s 〉的集合，其中s是序列，sid 是该序列的序列号，元组的个数称为序列数据库的大小，记作|SDB|。
1、 FreeSpan算法思想FreeSpan ，即频繁模式投影的序列模式挖掘，其基本思想为：利用频繁项递归地将序列数据库投影到更小的投影数据库集中，在每个投影数据库中生成子序列片段.这一过程对数据和待检验的频繁模式集进行了分割，并且将每一次检验限制在与其相符合的更小的投影数据库中.2、FreeSpan 算法分析：它将频繁序列和频繁模式的挖掘统一起来，把挖掘工作限制在投影数据库中，还能限制序列分片的增长.它能有效地发现完整的序列模式，同时大大减少产生候选序列所需的开销，比基于Apriori 的GSP算法快很多.不足之处，它可能会产生许多投影数据库，如果一个模式在数据库中的每个序列中出现，该模式的投影数据库将不会缩减；另外，一个长度为k 的序列可能在任何位置增长，那么长度为k + 1的候选序列必须对每个可能的组合情况进行考察，这样所需的开销是比较大的. 对FreeSpan 中频繁项矩阵F占用存储空间的定量分析如下：设序列数据库中有m个频繁项，频繁项矩阵共需要|M|=m +32×（m-1）×（m-2）个计数单元。
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。
序列模式挖掘算法的比较与研究
序列模式挖掘算法的比较与研究摘要序列模式挖掘是数据挖掘中的一个重要研究方向,即在序列数据库中找出所有的频繁子序列。
对序列模式挖掘中的典型算法的执行过程及其特点进行研究,并对其时空执行效率进行分析比较,并且做出适当的评价。
关键词序列模式挖掘;算法分析;定性比较序列挖掘是数据挖掘中的一个研究重点,是从序列数据库中发现相对时间或者其他顺序所出现的频率子序列作为模式。
其应用范围包括顾客购物行为的分析、网络访问模式分析、科学实验的分析、自然灾害的预测、DNA序列的破译等。
本文以AprioriAll,GSP,FreeSpan和PrefixSpan四个典型算法为例,对两类算法进行介绍、分析和总结。
1序列模式挖掘中的典型算法Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法。
它的思想扩展到序列挖掘中,形成了以AprioriAll和GSP为代表的经典序列挖掘算法。
Pei Jian等人提出模式扩展(patter - growth) 的概念,并开发了FreeSpan和PrefixSpan等算法。
下面直接引入以上四种算法进行描述和分析。
1.1AprioriAll算法描述和分析AprioriAll 算法描述如下:输入:大项集阶段转换后的序列数据库;输出:所有最长序列。
1)L1={large1-seqence};//大项集阶段得到的结果。
2)For(k=2;Lk-1≠￠;k++)do begin。
3)Ck=Candidate-generate(Lk-1)//Ck是从Lk-1中产生的新的候选者。
4)For each customer-sequence c in the database do//对数据库中的每一个顾客序列c。
5)Increment the count of all candidates in Ck that are contained in c ;//对包含于c中Ck内的所有候选者计数。
6)Lk=Candidates in Ck with minimum support ;//Lk为Ck中满足最小支持度的候选者。
数据挖掘中的序列模式挖掘算法研究
数据挖掘中的序列模式挖掘算法研究序列模式挖掘是数据挖掘领域中的一个重要任务，它可以发现数据集中的有序事件或项之间的关联规律。
这些事件或项按照特定的顺序出现，形成序列，而序列模式挖掘算法的作用就是从大量的序列数据中发现频繁出现的序列模式。
该算法在许多领域中具有广泛的应用，如市场篮子分析、基因序列分析和用户行为分析等。
一、序列模式挖掘算法的定义序列模式挖掘算法是一种从序列数据中发现频繁序列模式的方法。
序列模式由项集和时间顺序组成，它描述了事件或项按照一定次序出现的规律。
序列模式挖掘算法通过对序列数据进行扫描，发现出现频率较高的序列模式，并根据模式的频率和长度进行排序和筛选。
二、常用的序列模式挖掘算法1. Apriori算法Apriori算法是最早被提出的序列模式挖掘算法之一，它源自关联规则挖掘中的Apriori算法。
在序列模式挖掘中，Apriori算法通过对候选模式进行逐层筛选，从而找到频繁出现的序列模式。
然而，由于Apriori算法需要生成大量的候选模式，并对每个候选模式进行计数，导致算法的效率较低。
2. GSP算法GSP（Generalized Sequential Pattern）是一种改进的序列模式挖掘算法，它能够处理多个项同时出现的情况。
与Apriori算法相比，GSP算法使用树形结构表示序列模式，通过多次扫描序列数据并将频繁模式添加到树中，从而找到频繁序列模式。
GSP算法充分利用了序列数据中的时间顺序信息，具有较高的挖掘效率。
3. PrefixSpan算法PrefixSpan算法是一种基于前缀投影的序列模式挖掘算法，它通过对序列数据进行前缀投影，并递归地寻找频繁序列模式。
PrefixSpan算法通过查找数据中的所有前缀，并根据前缀的出现次数生成新的候选模式。
与Apriori算法和GSP算法相比，PrefixSpan算法在挖掘长序列模式时具有明显的优势。
三、序列模式挖掘算法的应用1. 市场篮子分析序列模式挖掘在市场篮子分析中具有重要的应用。
大数据分析中的模式挖掘算法与应用案例
大数据分析中的模式挖掘算法与应用案例在大数据时代，数据的量急剧增加，如何从这海量的数据中挖掘出有用的模式成为了一项重要任务。
模式挖掘算法应运而生，成为了大数据分析中的重要工具。
本文将介绍几种常用的模式挖掘算法，并结合实际应用案例加以说明。
一、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是最为常见的模式挖掘算法之一。
其基本思想是寻找在数据集中经常同时出现的项集，并根据频繁项集生成关联规则。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是一种基于集合的算法，它通过不断扫描数据库构建候选项集和频繁项集。
该算法的主要步骤包括初始化候选项集，逐次生成候选项集和筛选频繁项集。
通过挖掘频繁项集，我们可以得到物品之间的关联规则。
FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法。
它通过构建一种称为FP树的数据结构来挖掘频繁项集。
FP-Growth算法将数据集压缩至一个FP树中，通过递归处理树上的每个节点来挖掘频繁项集。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法避免了频繁项集的候选项集生成过程，大大提高了算法的效率。
关联规则挖掘算法在市场篮子分析、销售预测等领域有着广泛的应用。
例如，在超市中，通过挖掘商品之间的关联规则，我们可以发现一些有趣的现象，比如啤酒和尿布的购买往往同时发生。
这对于超市的商品定位和销售策略制定具有重要价值。
二、序列模式挖掘算法序列模式挖掘算法是一种用于挖掘数据序列中的模式的算法。
序列模式挖掘算法可以帮助我们发现在序列数据中频繁出现的模式，并从中得出一些有意义的结论。
常用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Apriori原理的序列模式挖掘算法。
它通过扫描数据库构建候选序列模式集和频繁序列模式集。
GSP算法的主要步骤包括初始化候选序列模式集，逐次生成候选序列模式集和筛选频繁序列模式集。
PrefixSpan算法是一种递归的序列模式挖掘算法。
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。
关联规则挖掘与序列模式挖掘
关联规则挖掘与序列模式挖掘关联规则挖掘（Association Rule Mining）和序列模式挖掘（Sequence Pattern Mining）都是数据挖掘中的重要技术。
它们可以从大规模的数据集中发现隐藏的关联关系和序列模式，帮助人们对数据进行深入分析和决策支持。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，用于发现事物之间潜在的相关性、依赖性和关联性。
它通常用于市场篮子分析、交叉销售和推荐系统等领域。
关联规则通过挖掘出频繁项集（Frequent Itemset）来实现。
频繁项集是在数据集中频繁出现的项目组合。
一旦频繁项集被发现，关联规则就可以通过计算置信度（Confidence）和支持度（Support）来评估项目之间的关联性。
举个例子，假设我们有一个超市的销售数据集，其中包含了顾客购买的商品清单。
通过关联规则挖掘，我们可以找到一些频繁项集，比如“牛奶”和“面包”，意味着这两个商品经常被一起购买。
然后，我们可以计算置信度来评估关联规则，比如“牛奶->面包”的置信度是70%，表示在购买牛奶的情况下，有70%的概率会购买面包。
关联规则挖掘的一些常用算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法是一种基于候选生成和剪枝的方法，通过逐层搜索来发现频繁项集。
FP-Growth算法利用FP树（Frequent Pattern Tree）来存储和挖掘频繁项集，具有较高的效率。
二、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种针对有序数据的挖掘技术，用于发现数据中的序列模式。
它通常用于日志分析、网络访问分析和生物信息学等领域。
序列模式可以定义为有序项目的序列，这些项目在数据中以特定顺序出现。
序列模式挖掘的目标是发现频繁序列模式（Frequent Sequence Pattern），即在数据中频繁出现的序列模式。
和关联规则挖掘类似，序列模式挖掘也需要计算支持度和置信度来评估模式的重要性。
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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> <1 (3,4)> <(1,3) 5> <2 (3,4)> <2 3 5>
Candidate 4-Sequences
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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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相关定义
前缀：设每个元素中的所有项目按照字典序排列。
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。
After Join
After Pruning
<(1,2) (3,4)>
<(1,2) (3,4)>
<(1,2) 3 5>Leabharlann 2019/12/935
GSP算法存在的主要问题
如果序列数据库的规模比较大，则有可能会产 生大量的候选序列模式
需要对序列数据库进行循环扫描
对于序列模式的长度比较长的情况，由于其对 应的短的序列模式规模太大，本算法很难处理
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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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
在用户事务数据库里，一个事务就是一个元素。
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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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GSP算法描述
扫始描的序种列子数集据库，得到长度为1的序列模式L1，作为初 根成库据长，长度计度为算为每i+1个i的的候候种选选子序序集列列L模i模，式式通的C过支i+连1；持接然度操后，作扫产和描生修序长剪列度操数为作据i+生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
主要内容
序列模式挖掘简介 序列模式挖掘的应用背景 序列模式挖掘算法概述 GSP算法 PrefixSpan算法 Disc-all算法 支持约束的序列模式挖掘
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一、序列模式挖掘简介
序列模式的概念最早是由Agrawal和Srikant 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ID，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。
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
汽车
概念1：汽车 品牌
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：
3
………………………………………… …………..
4 ………………………………….
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
<(“UML语 言”)(“Visio2003实 用技巧”)>
相关商品推荐：如果用 户购买了书籍“UML语 言”, 则推荐 “Visio2003实用技巧”
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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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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 。
例：
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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。
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
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
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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 User transaction sequence
1
………………………………………… ………………..
2
………………………………………… ……
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序列模式挖掘算法概述
类Apriori算法 基于划分的模式生长算法 基于序列比较的算法
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类Apriori算法
该类算法基于Apriori理论，即序列模式的任一 子序列也是序列模式。算法首先自底向上的根 据较短的序列模式生成较长的候选序列模式， 然后计算候选序列模式的支持度。典型的代表 有GSP算法, spade算法等。
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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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应用案例2：Web访问模式分析
Index 网站入口
web1 web2
大型网站的网站地图(site map) 往往具有复杂的拓扑结构。用 户访问序列模式的挖掘有助于 改进网站地图的拓扑结构。比 如用户经常访问网页web1然后 访问web2,而在网站地图中二 者距离较远，就有必要调整网 站地图，缩短它们的距离，甚 至直接增加一条链接。
问题 数据集 关注点
序列模式挖掘 关联规则挖掘
序列数据库 事务数据库
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
模式产生为止
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
Sid
Sequence
10
<a(abc)(ac)d(cf)>
20
<(ad)c(bc)(ae)>