频繁模式挖掘技术在时序数据分析中的应用
基于滑动窗口数据流频繁项集挖掘模型综述
基于滑动窗口数据流频繁项集挖掘模型综述王红梅;李芬田;王泽儒【摘要】给出了频繁项集和滑动窗口的相关定义,根据数据流中不同的时序范围对数据流模型进行了分类,从数据处理模型的角度对滑动窗口进行了分类.分析了典型的频繁项集挖掘算法中滑动窗口的使用方法,总结了各模型中典型频繁项集挖掘算法的挖掘技术和效率.【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(038)005【总页数】7页(P484-490)【关键词】数据流;频繁项集;滑动窗口;数据处理模型【作者】王红梅;李芬田;王泽儒【作者单位】长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012;长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春 130012【正文语种】中文【中图分类】TP301数据流是一种潜在无限、快速、连续、随时间不断变化的数据序列[1]。
数据流是一种新型的数据模型，至今为止已经出现在许多种应用中，如通信数据管理、网络监控、股票交易数据分析以及商品销售分析等。
与传统的静态数据相比，数据流具有无序性、连续性、实时性和无界性的特点[2]，使得数据流挖掘算法满足以下几个条件[3]：1)当分析数据流的时候，最多只能访问一次所有的数据元素；2)虽然在数据流中连续不断地产生数据元素，但是必须满足有限的分析数据流所需要的内存空间；3)新产生的数据必须尽可能快地处理，要求具有很高的算法实时性；4)当用户提交查询时，最新的数据流分析结果必须被快速并且及时反馈出来，它有很高的算法时间效率。
因此在今后的发展中，数据流挖掘具有更大的挑战意义。
在实际应用中，近期数据是大部分人感兴趣的焦点，所以在一般情况下，数据流的挖掘都是基于某个时间段内对数据进行挖掘和研究，从而出现了很多种不同的窗口模型。
在此基础上根据数据流中不同的时序范围，可以把数据流的模型分为以下3种[4]：1)界标窗口模型。
起始时间是固定的，而结束时间是变化的。
金融数据挖掘中的时间序列分析方法
金融数据挖掘中的时间序列分析方法随着金融市场的不断发展和金融数据的快速增长，时间序列分析在金融数据挖掘中扮演着重要的角色。
时间序列分析通过对金融数据的统计特征与模式进行建模和预测，帮助金融从业人员了解市场趋势、预测未来走势以及制定相应的决策。
时间序列分析是指对一组连续观测数据按时间顺序进行统计分析的一种方法。
金融数据通常是按时间顺序排列的，包括股票价格、货币汇率、利率等。
时间序列分析方法主要包括趋势分析、季节性分析以及周期性分析。
首先，趋势分析是指分析时间序列中的长期变动趋势。
金融市场中的股票价格、汇率等会受到各种因素的影响，例如市场供求关系、经济政策、公司业绩等。
趋势分析方法可以用于确定金融数据中的整体上升或下降趋势，并预测未来的趋势。
常用的趋势分析方法包括移动平均法和指数平滑法。
移动平均法通过计算连续k个时间段的均值来平滑数据，进而观察长期趋势变化。
指数平滑法则更倾向于强调近期数据的重要性，根据不同的权重对数据进行加权平滑，从而更加准确地预测未来的走势。
其次，季节性分析是指分析时间序列中的季节性变动规律。
金融数据中常常存在周期性的变化，如每年尾季度股票价格上涨，或每月初市场交易活跃度增加等。
季节性分析方法可以帮助金融从业人员识别和了解这些季节性的波动规律，从而更好地预测未来的变化。
常用的季节性分析方法包括季节性指数法和季节性差分法。
季节性指数法是通过计算特定时间点与全年均值的比值，来观察季节性波动程度。
而季节性差分法则是通过计算数据之间的差异，消除季节性变化的影响。
最后，周期性分析是指分析时间序列中的重复周期性变动。
金融市场中的价格波动往往存在一定的周期性，如经济周期导致的周期性波动。
周期性分析方法可以帮助金融从业人员识别和预测这些周期性的变动，从而制定相应的投资策略。
常用的周期性分析方法包括傅里叶分析和帕金森分析。
傅里叶分析通过将时间序列拆解成一系列谐波分量，来识别出周期性波动的频率和振幅。
一种时序关联规则挖掘算法的研究与实现
Ｂ） ｍｉｃｎ ， 中 ｍｉｓ ｐ ｍｉｃｎ 分 别 为最 小 支 ￣ ｎ ｏ ｆ其 ｎｕ 、 ｎｏ ｆ
Ａ ｔ
锄） 设 滑动 窗 口 Ｗ 的长度 ｗｌ ３ 每次 向后滑 动一 ， ＝ ， 步， 由此 可把 时序 Ｓ离散 成如下 子 时序集 ：
间间 隔 的子 时序 在 时序 Ｓ中 出现 频率 大 于最 小
支 持度 阈值 或者 同时包 含 Ａ， 且满 足 时间 间 隔 △ Ｂ ｚ
的子 时序 在 时序 Ｓ出现的频 次大 于最 小支持 数 阈值 的子 时序 ， 称该 子时 序为频 繁 时序 。
ｌｔ ｈ
然后 把离散 后 的子 时序 的每个 时序项 插入 到一
干 子时 序集 ： Ｗ（ ） （ ｉ （ ， ｌ … ， Ｌ１ ， — ｌ Ｓ 一 Ｓ ｆ 一 Ｖｉ Ｓ ， －） ｉ ，２， ， … Fra bibliotek ｗｌ １ ＋ ）
含 Ａ， Ｂ且 满 足 △ 周期 的事务 的支 持数 。 ｚ 定 义 ４ 频 繁时序 同时包 含 Ａ， Ｂ且 满足 时
规 则挖 掘 一 直都是 数据 挖掘 领域 的一 项重要 研究 内
容 ， 是 数据 挖掘 技术 中的一个研 究 热点 ， 主要 目 也 其
标 是 发现 数据 中项 目之 间 的相 关联 系 ， 究 成 果 被 研
广 泛应 用 于商 业 、 金融 、 电信 等领 域［ 。在数据 挖 掘 １ ］ 的各类 对 象数 据集 中 ， 有一 类 数 据 集 的数 据 之 间存
表 示时序 在 时间戳 ｔ 取值 ， 为 时序 项 ， 的 称 时间 戳是严 格递增 的 ， 即所 有 时 序项 按 照 各 时 序项 的时
主要研究数据挖掘 、 人工智能 ．
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频繁项集挖掘及其在实际中的应用
频繁项集挖掘及其在实际中的应用摘要：超市商品组合销售看似毫无规律，实际上不同商品组合销售的频繁度差异很大。
本文针对超市商品销售数据，依据频繁项集挖掘方法中的Apriori算法，采用matlab软件平台进行数学编程并对超市商品数据进行分析和归纳总结，得到超市销售商品组合频繁项与支持度的数学规律，帮助超市获得更大的利润。
关键词：超市商品；频繁项集；Apriori算法；支持度0 引言目前，我国经济飞速发展，个体零售业逐渐兴起，超市数量增大，超市竞争也逐渐增大，如何能让超市在竞争中脱颖而出获得更高的利润，需要对超市销售商品数据进行数学分析、在数据项间寻找频繁项集[1]，研究获取商品的销售规律。
本文依据频繁项挖掘算法，采用matlab软件平台进行数学编程并对超市商品数据进行分析和归纳总结，获得物品之间的关联规则，使超市商品摆放更合理，获得更高的销售利润。
1 分析方法以超市典型销售商品项目集啤酒、面包、蛋糕、冰淇淋、牛奶、茶为分析对象，以matlab为软件平台，采用Apriori算法，实现六种商品组合频繁项集与支持度的数学规律。
1.1 Apriori算法在实现中，关联规则的支持度表示包含所选项目的数量/项目总数量。
频繁项集是指集合中所有元素共同出现的次数频率大于或等于最小支持度。
而该算法的核心思想为：1）频繁项集的所有非空子集都是频繁项集；2）非频繁项集的超集一定是非频繁项集。
该算法利用这两个基本原理对所需要搜索的频繁项集空间进行大大的缩减，从而达到降低算法复杂度（包括时间复杂度和空间复杂度）的目的。
扫描所有数据，根据预先给定的支持度，得到频繁一项集（L1），再利用反复迭代的方法得到频繁二项集（L2）、频繁三项集(L3)……直到不能再找到新的频繁项集时，停止运算。
在计算产生Lk时，是用Lk-1自连接方法（例如在L1基础上生成C2是组合生成的）产生候选集Ck,先用上一段中所提到的该算法核心思想、剪枝策略裁剪候选项，再对候选集中每一个集合在数据库检测是否满足大于最小支持度的条件，满足则加入到Lk中，否则舍弃。
推荐系统中的时序推荐算法(二)
时序推荐算法是一种根据用户的历史行为和时间信息，预测和推荐用户在未来可能感兴趣的物品的算法。
在推荐系统中，时序推荐算法是一种非常重要且具有挑战性的算法。
本文将探讨时序推荐算法的原理、常见的模型以及优缺点。
一、时序推荐算法的原理时序推荐算法的核心思想是分析用户在历史时间段内的行为序列，并根据行为序列的模式预测未来可能的行为。
时序推荐算法通常包含以下几个重要的步骤：1. 数据预处理：首先，需要对用户的历史行为数据进行预处理，将其转化为适合算法处理的格式。
这包括对用户行为进行编码、时间戳处理和特征筛选等。
2. 行为序列建模：在建模阶段，时序推荐算法通常会将用户的行为序列表示为一个状态序列。
常用的方法有马尔可夫链模型和循环神经网络模型。
马尔可夫链模型假设用户行为仅与前一时刻的状态有关，而循环神经网络模型则可以捕捉更长时间的时序依赖关系。
3. 时序分析与预测：在时序分析阶段，时序推荐算法会对用户的行为序列进行分析，探索其中的时序模式。
常用的方法包括序列模式挖掘、频繁模式挖掘和周期性模式挖掘等。
在预测阶段，算法会根据分析得到的模式预测用户未来的行为，从而实现个性化推荐。
二、常见的时序推荐算法模型1. 马尔可夫链模型（Markov Chain Models）：马尔可夫链模型是一种基于概率的时序推荐算法。
它假设用户行为仅与前一时刻的状态有关，利用马尔可夫链的理论对用户行为进行建模和预测。
马尔可夫链模型简单且易于实现，但无法捕捉更长时间依赖关系。
2. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models）：隐马尔可夫模型是一种集合马尔可夫链和观测数据的统计模型，可以用于时序推荐算法中的状态预测。
隐马尔可夫模型能够考虑更长期的时间依赖关系，但模型参数的学习和推断过程相对较复杂。
3. 循环神经网络模型（Recurrent Neural Network Models）：循环神经网络模型是一种具有记忆功能的神经网络模型，可以捕捉任意长度的时序依赖关系。
时序数据上的数据挖掘
V ol.15, No.1 ©2004 Journal of Software 软 件 学 报 1000-9825/2004/15(01)0000 时序数据上的数据挖掘∗ 黄书剑1+1(南京大学 计算机科学与技术系 江苏 南京 210093)Data Mining on Time-series DataHUANG Shu-Jian 1+1(Department of Computer Science and technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)+ Corresponding author: Phn +86-**-****-****, Fax +86-**-****-****, E-mail: ****, http://****Abstract : Data mining has been developing rapidly in the recent years. Since time related data occurs frequently in various areas, there has been “an explosion” of interest in mining time-series data, which is a popular branch of data mining. In this paper we present an overview of the major research areas and tasks in mining time-series data, such as preprocessing, representation, segmentation, similarity, classification, clustering, anomaly detection, rule discovery, etc. Some solutions of several tasks are also included in this paper.Key words : data mining; time-series摘 要: 近年来数据挖掘得到了蓬勃的发展。
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。
时间序列数据挖掘方法和应用
时间序列数据挖掘方法和应用时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列数据点组成的数据集合。
它在许多领域中都具有重要的应用，包括金融、气象预测、股票市场分析、交通流量预测等。
时间序列数据挖掘是指通过使用各种方法和技术，从时间序列数据中发现隐藏的模式、趋势和关联性，以便做出准确的预测和决策。
时间序列数据挖掘方法包括了一系列的技术和算法，这些方法可以帮助我们进行数据分析、预测和决策制定。
以下是一些常用的时间序列数据挖掘方法：1. 平滑方法：平滑方法是通过滤波器等技术来剔除时间序列中的噪声，使得数据更加平滑和可预测。
常用的平滑方法包括移动平均法和指数平滑法。
2. 季节性分解方法：季节性分解方法是将时间序列数据分解为趋势、周期和残差几个部分，以便更好地理解数据的结构和变化规律。
常用的季节性分解方法包括STL分解和X-12-ARIMA分解。
3. 自回归移动平均模型(ARIMA)：ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列数据建模和预测的方法。
它通过将时间序列数据转化为平稳序列，然后利用自回归和移动平均模型对数据进行建模和预测。
4. 自回归条件异方差模型(ARCH)：ARCH模型是一种用于建模时间序列数据中存在的波动变化程度的方法。
它能够对数据的方差进行建模，进而对未来的风险进行预测。
5. 长短期记忆网络(LSTM)：LSTM是一种递归神经网络模型，特别适用于分析具有长期依赖性的时间序列数据。
LSTM能够捕捉到数据中的长期记忆，并用于预测和分类任务。
除了上述方法之外，时间序列数据挖掘还可以结合其他数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘和分类与回归等方法。
这些方法可以帮助我们更好地理解和利用时间序列数据。
在应用方面，时间序列数据挖掘具有广泛的应用前景。
首先，金融领域可以利用时间序列数据挖掘方法进行股票市场分析和预测。
通过分析股票市场的历史数据，可以挖掘出股票价格的变化趋势和重要驱动因素，从而帮助投资者做出更明智的投资决策。
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频繁模式挖掘技术在时序数据分析中的应用
时序数据是在不同时间点上收集到的数据信息，它的特点是具有时间关联性和
顺序性。
在许多领域，如金融、交通、医疗等，时序数据的分析对于预测趋势、异常检测以及决策制定具有重要意义。
频繁模式挖掘技术是一种有效的方法，可以从时序数据中发现重复出现的模式，帮助我们理解数据的内在规律以及进行有意义的分析。
频繁模式挖掘技术是一种基于统计的数据挖掘方法，旨在发现数据集中频繁出
现的模式。
在时序数据分析中，频繁模式挖掘技术可以用于发现重复出现的时间序列模式，通过对模式的分析，我们可以了解数据的周期性、趋势和规律。
首先，频繁模式挖掘技术可以帮助我们发现时序数据中的周期性模式。
周期性
模式是指在一定时间跨度内，数据重复出现相似的模式。
例如，在股市数据中，我们可能会发现每个星期五的股价变化模式相似，或者在每年的节假日期间，销售数据呈现周期性的波动。
通过频繁模式挖掘技术，我们可以自动发现这些周期性模式，帮助我们预测未来的走势，合理决策。
其次，频繁模式挖掘技术还可以发现时序数据中的趋势模式。
趋势模式是指数
据在某个时间段内呈现增长或减少的规律。
例如，在气象数据中，我们可能会发现温度在夏季逐渐升高，在冬季逐渐降低。
通过频繁模式挖掘技术，我们可以自动发现这些趋势模式，帮助我们理解数据的变化规律，做出相应的决策。
另外，频繁模式挖掘技术还可以用于时序数据中的异常检测。
异常检测是指发
现与正常模式不符的数据点或时间序列。
在许多领域，如网络安全、信用卡欺诈检测等，异常检测是非常关键的。
通过频繁模式挖掘技术，我们可以识别出与正常模式不符的频繁模式，从而帮助我们及时发现潜在的异常情况，采取相应的措施。
频繁模式挖掘技术在时序数据分析中的应用已经得到了广泛的应用。
以下是一
些具体的应用案例：
1. 股票市场预测
在股票市场中，频繁模式挖掘技术可以用于预测股价的走势。
通过分析历史数据中的频繁模式，我们可以发现股价的周期性和趋势性规律，从而预测未来的股价变化。
这对于投资者来说是非常有价值的信息，可以帮助他们做出更明智的投资决策。
2. 交通流量管理
在城市交通管理中，频繁模式挖掘技术可以用于分析交通流量的变化趋势。
通过分析历史数据中的频繁模式，我们可以发现交通拥堵的周期性和趋势性规律，从而预测交通拥堵的可能性，并采取相应的调控措施，提高交通流量的效率。
3. 疾病预测与预防
在医疗领域，频繁模式挖掘技术可以用于预测疾病的发生和传播。
通过分析历史数据中的频繁模式，我们可以发现疾病传播的周期性和趋势性规律，从而预测疾病的高发期和传播路径，采取相应的预防措施，提前预警和应对疫情。
总结而言，频繁模式挖掘技术在时序数据分析中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们发现时序数据中的周期性模式、趋势模式和异常模式，从而提高我们对数据的理解和决策能力。
随着数据科学和人工智能的不断发展，频繁模式挖掘技术在时序数据分析中的应用前景将更加广阔。
不仅可以在已有领域发挥作用，还可以拓展到新的领域，为人们提供更多有益的信息和决策支持。