序列模式挖掘算法的分析秦晓薇
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。
一种挖掘多维序列模式的有效方法
ＸＩ ＡＯ ｎ ｃ ｉＸＵＥ Ｒｅ － ａ ， Ａｎ ｒ ｎ ． ｆ ｃ ｅ ｔ ｌ ｏ ｉ － ｏ ｇＥｆ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｉ ｈｍ ｆ ｍｉ ｉ ｇ ｍ ｕ ｔ－ ｉ ｎ ｉ ｎ ｌ ｓ ｑ ｅ ｔａ ａ ｔ ｒ ｓ Ｃｏ ｏ ｎｎ ｌ ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ｅ ｕ ｎ ｉ ｌ ｐ ｔｅ ｎ ． ｍｐ ｔ ｒ ｉ ｕ ｅ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ｇｎ ｅ ｉ ｇ
设 非空集合 ， ｉ … ，｝ 示所有 项的集合 ， 中 ｉ １ － 表 ， 其 ≤ （
ｋ ） ≤ｎ 为项 （ ｅ 。 ｉ ｍ） ｔ
些维信息 ，像在顾客购买行为分析 中考 虑到顾客 的年龄 、 性
别等信息 ， 这样的模式融合 了更多的信息 ， 应用价值更高 。 ｅ— Ｓｑ
ａ ｄ Ａｐ ｌ ａ ｏ ， ０ ８，４（ ：８ －１ ０ ｎ ｐｉ ｔ ｎ ２ ０ ４ ６） １ ７ ９ ． ｃｉ ｓ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈｉ ｐａ ｅ ｐｒ ｐ ｓ ａ ｅ ｓｒ ｃ ： ｓ ｐｒ ｏ ｏ ｅｓ ｎ ｗ ａｇ ｒｔ ｍ ｆｒ ｉ ｎ ｍｕｌ － ｍ ｅ ｓｏ ｌ ｅｑ ｅｎｉ ｌ ｌｏ ｈ ｉ ｏ ｍ ｎｉｇ ｔ ｄｉ ｎ ｉｎａ ｓ ｕ ｔａ ｐａｔ ｒ ． ａｇ ｒｔ ｉ ｔｅｎｓＴｈｅ ｌｏ ｈｍ ｍ ｉｅ ｓ ｑ ｎ ｉｌ ｉ ｎ ｓ ｅ ｕｅ ｔａ ｐａｔｒ ｓ ｎ ｔ ｎ ｉ ｄａａ ｅ ｆｒｔｙ， ｎｄ ｈ ｆｎ ｆｅ ｕｅ ｔ １－ｉ ｅ ｔ ｓ ｔ ｉ ｓｌ ａ ｔ ｅｎ ｉ ｄｓ ｒ ｑ ｎ ｔ ｅｍｓ ｔ ｆｏ ｅ ｒｍ ｍｕｌｉ ｉ ｅ ｉｎａ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｔ ａ ｓ ｐｏ ｔ ｓ ｐ ｔｅ ｉ ｔ －ｄｍ ｎｓｏ ｌ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｈ ｔ ｕｐ过扫描不断缩小的频繁（一 ） 项集 来生成频繁 ｋ项集 ， 少 了扫描投影数据库的 次数 ， １一 减 因而减少 了 时间开销 ， 实验表明该算法有较 高的挖掘 效率。 关 键 词 ： 影 数 据 库 ； 维序 列 模 式 ； 列模 式 ； 投 多 序 数据 挖 掘
序列模式挖掘算法的研究与实现
序列模式挖掘算法的研究与实现序列模式挖掘算法是一种可以从历史数据中发现规律的数据挖掘算法。
它能够帮助我们更好地理解历史数据，并有助于决策和预测未来发展趋势。
本文主要就序列模式挖掘算法进行研究和实现。
一、序列模式挖掘算法研究1.算法框架序列模式挖掘算法主要是通过分析已有的历史数据，来发现有意义的模式和规律。
它的基本构成由3个部分组成：首先，收集有关的数据，然后从数据中抽取有用的信息，最后分析这些信息，从中发现规律和模式。
2.关联规则分析使用关联规则分析来发现序列模式的方法是，首先从多个历史序列中获取大量的事务数据，然后将这些数据转换为易于处理的格式，然后运用关联规则分析来发现有意义的模式。
3.簇划分算法簇划分算法是用来发现序列模式的一种方法，主要是通过迭代的方式，将序列进行划分，最终得到的是一系列的相关的序列，然后从中发现有规律的模式。
4.时间强算法时间强算法是一种基于概率的方法，它可以发现序列中模式出现的频率和预测将来出现模式的可能性。
首先，它会分析出每个序列中出现的模式，然后根据每个模式的出现频率，来预测出未来可能会出现的模式。
二、序列模式挖掘算法实现1.数据集序列模式挖掘算法的实现过程包括：数据集的构建、特征抽取、模式挖掘算法的实现、模式的验证和应用。
首先，需要构建一个合适的数据集，以便实现算法。
2.特征抽取特征抽取是模式挖掘所必须的一部分，因其可以帮助更好地将原始数据转换成易于处理的特征，以提高算法的精度。
主要的抽取方法有：基于属性的抽取、基于时间的抽取、基于空间的抽取。
3.模式挖掘算法实现模式挖掘算法是根据特征抽取出来的特征以及数据集来进行实现的，模式挖掘算法的选择可以因为不同的应用场景而有所不同，如果要对历史数据进行分析，则可以使用关联规则分析算法；如果要对频繁模式进行分析，则可以使用簇划分算法；如果要预测未来模式，则可以使用时间强算法。
4.模式的验证和应用模式有可能是噪声造成的，为此，在实际应用时，需要将模式进行验证，以避免错误的应用。
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。
一种改进的加权序列模式挖掘算法
（ ｃ ｏ ｌ ｆＩ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ，Ｙａ ｇ ｈ ｕ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ，Ｙａ ｇ ｈ ｕ ２ ５ ０ ） ｏ ｏ ｎ ｚ ｏ ｉ ｅ ｓｔ ｙ ｎ ｚ ｏ ２ ０ ９
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈ ｉ ｈ ｅ ｅ ｕ ｎ ｉｌ ａ ｔ ｒ ｎ ｎ ｓ ｒ ｃ ｎ ｔ ｅｗｅ ｔｄ ｓ ｑ ｅ ｔ ｔｅ ｎ ｍｉ ｉｇ，ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｇ ａｐ ｈ ｌｏ ｉ ｈ ＭＷ Ｓ ｎ ｆｔ ｅｂ ｓ ｌｏ ｉ ｍｓ ｕ ｕ ｉｇ ｔ ｅ Ｐ ｉ ｏ ｅｏ ｈ ｅ ｔ ｇ ｒｔ ｓ ａ ｈ ，ｂ ｔ ｒｎ ｈ ｄ
Ｋ ｎｍｕ ｗｅｇ ｔｄｓ ｐ ｏ ｔ ｔ ｉ ｓｔ ｅｐ ｉｃｐｅｏ ｒ ｆ ｒｊｃｉｎｄ ｔｂ ｓ Ｏａ ｏｄｔ ｅｏ ｃ ｒｅ ｃ ｆ ａ ｄｄ ｔ ｏ ｉ ｍｉｉ ｍ ｉｈ ｅ ｕ ｐ ｒ，ｕ ｉｚ ｈ ｒｎ ｉｌ ｆｐ ｅｉ ｐ ｏｅｔ ａａ ａ ｅｔ ｖ ｉ ｈ ｃ ｕ ｒｎ ｅｏ ｎ ｉａｅｅ ｍｂ— ｌｅ ｘ ｏ ｃ
ｍｉ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｔｗｉ ａ ｉ ｅ ｅ ａ ｅ ｔ ｅ ｓｔ ａ ｎ ｏ ａ ｄｄ ｔ ｏ ｉ ａ ｏ ｉｌｅ ｐ ｏ ｉｎ ｂ ｃ ｕ ｅ ｏ ａ ｉ ｇ ｏ ｈ ａ ｄｄ ｔ ｎｎ ｒ ｃ ｓ ，ｉ ｌ ｅ ｓｌ ｇ ｎ ｒ ｔ ｈ ｉ ｔ ｆｃ ｎ ｉ ａ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｒａ ｘ ｌ ｓｏ ｅ ａ ｓ ｆｂ ｓｎ ｎ ｔ ｅ ｃ ｎ ｉ ａ ｅ ｌ ｙ ｕ ｉ ｏ
ｎ ｔ ｒａ ｅ ｐｏ ｉ ｎ ｎ ａ ｅ ｕ ｌ ｄ ａ ｔｇ ｆ ｔ ｅ ｍｉ ｉ ｍ ｉ ｈ ｅ ｕ ｐ ｒ Ｏ ｏ ｔ ｚ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ． Ｔｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ａ ｏ ｉｌ ｘ ｌ ｓ ，ａ ｄ ｔｋ ｓ ｆ ｌ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ｈ ｎ ｍｕ ｗｅｇ ｔｄ ｓ ｐ ｏ ｔ ｔ ｐ ｉ ｅ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｏ ｍｉ ｈ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ Ｗ Ｓ ｉ ｍｏ ｅ ｅ ｆｃ ｉ ｅ ｔ ａ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｈ Ｐ Ｍ ｓ ｒ ｆｅ ｔ ｈ ｎ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｖ ｈ ＭＷ Ｓ ｎ ｍ ｉｉ ｇ ｗｅｇ ｔ ｄ ｓ ｑ ｅ ｔ ｌ ａ ｔｒ ｓ Ｐ ｏ ｎ ｎ ｉ ｈ ｅ ｅ ｕ ｎ ｉ ｔｅ ｎ ａ ｐ
一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法
序列模式挖掘是数据挖掘 的一ห้องสมุดไป่ตู้重 要研 究领域 ， 有非 常广 泛 的应 用前景 ， 近年来 已在生物信息学 、 医学诊疗 、 购物信 息分 析、 客户行为分析等多个领域 取得 了良好的经济效益 和社会效
Ａｂｔａｔ ｎｏｄｒ ｏｓｌｅ ｈ ｅ ｃｓ ｆｅ ｅｔｄｙｓａｎｎ ｒｊｃｏ ａａａｅｌ ｋｎ ｒｏａ ｆ ｑ ｅｔｔｍ ａ ｄｐｏｕ ｓｒｃ：Ｉ ｒｅ ｔ ｏｖ ｅｄ ｆ ｔ ｏ ｐａｅｌ ｃｎ ｉｇｐｏ ｔ ｎｄｔｂｓ ｏｉｇｆ ｃｌｒ ｕ ｎ ｉ ｎ ｒｄ－ ｔ ｅ ｒ ｅｉ ｏ ｏ ｌ ｅ ｅ ｃ ｇ ｍｎｎ ｒｅｎ ｍ ｅ ｆ ｕｌ ａ ｄｐｏ ｃ ｄｔ ａｅ ｒ ｘ ｐｎａ ｏ ｔｍ， ｈｓ ａｅ ｒｐｓｄｔｅＳ Ｍ—ＩＴａｇ— ｉ ， ｉｉｇｌ ｇ ｕ ｂｒ ｐｉ ｔ ｒｊ ｔ ａ ｂｓｓｉ Ｐｅ Ｓ ａ ｌ ｒｈ ｔｉ ｐ ｐｒ ｏｏｅ ｈ Ｐ ＬＰ ｌｏ ｎ ａ ｏｄ ｃｅ ｅ ａ ｎ ｆ ｉ ｇｉ ｐ ｒｈ ｒ ｅ ｕｎｉ ａｔ ｎｍｎｎ ．Ｂ ｏ ｎｃ ｎ ｅ２ｓｑｅ ｃ Ｔ （ａｔｔｍ ｐｓｉ ａｌ） ｔｅａ ｏ ｔｍ ｆ ｎ ｅ ｉ ｍ ｆ ｑｅ ｔｌ ｔ ｒ ｉｉｇ ｙｃｎ ｅｔ ｇｔ － ｕ ｎｅｕＰ １ｓ ｉ ｏｉｏ ｔｂｅ ， ｈ ｇｒｈ ｕ ｄｔ ｔ ｏｓ ａｐ ｅ ｉ ｈ ｅ ｅ ｔｎ ｌ ｉ ｏ ｈ ｎｘ ｉ ｍｏ ｅｓｑ ｅｃ ， ｅ ｉ ｄｓｑ ｅｔ ｌ ａ ｅ ｒｗｈ ｎ ｖｉ ｄｒｐａ ｄｙｓａｎｎ ｒ ｅｔ ｎｄｔ ａｅ Ａ ｅ ａ ｅｔｔ ｔ ｕ ｎｅ ｒａ ｚ ｕ ｎ ａ ｐｔ ｒ ｇｏ ｔ ｄａｏ ｅ ｅｅｔ ｌ ｎｉｇｐｏ ｃｉ ａａ ｓ． ｔｈ ｍｅ ｅ ｆｈ ｅ ｌ ｅ ｅ ｉ ｔｎ ａ ｄ ｅ ｃ ｊ ｏ ｂ ｔ ｓ ｔ ， ｔ ｓ ｏ ｌ ｖｉ ｒｄ ｃ ｇａ ｄｍ ｎｎ ｒｅｎ ｍ ｅ ｆ ｕ ｌ ａ ｄｐ ｏ ｃ ｄ ｔｂ ｓｓ ｙ ｈ ｃ ｉ ＬＦ Ｔ（ ａ ｅｌ ｔ — ｉ ｍｅ ｉ ａ ｏｃ ｕ ａ ｏ ｐｏ ｕ ｉ ｎ ｉｉｇｌ ｇ ｕ ｂ ｒ ｐｉ ｔ ｒ ｅ ｔ ａａ ａｅ ｅｋｎ Ｓ ＩＰ ｓｍ ｓ ｉ ｌ ｄ ｄ ｎ ａ ｏｄ ｃ ｅ ｊ ｂ ｃ ｇ ａ ｔｍ ｆ ｓ ｐ ｓ ｉ ｂｅ ｒ ｒ ｏｐｕ ｉｇ ｘ ｅ ｍ ｎｓｓｏ ａ ｔｅａ ｏ ｔｍ ｉ ｅｆ ｔ ｅ ｅ ｒ ｏｉｏ ｔ ｌ）ｐ ｏ ｒｎｎ ．Ｅ ｐ ｒ ｅ ｔ ｈ ｗ ｔ ｔ ｈ ｌ ｒ ｈ ｆ ｃ ｖ ． ｉ ｔ ｔｎ ａ ｉ ｔ ｉ ｈ ｇｉ ｓ ｅｉ Ｋｅ ｏ ｄ ：ｄ ｔ ｍ ｎｎ ；ｓｑ ｅ ｔ ｌ ａｔ ｉｉｇ ｐ ｓ ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｐ ｏ ｃ ｄ ｄ ｔ ａｅ ｙ ｗ ｒ ｓ ａ ｉｉｇ ｅ ｕ ｎｉ ｔ ｒ ｍ ｎｎ ； ｏ ｉｏ ｉ ｏ ｉ ； ｒ ｅ ｔ ａ ｂ ｓ ａ ａｐ ｅ ｎ ｔ ｎ ｎ ｍａ ｏ ｊ ｅ ａ
序列模式挖掘算法的研究与实现
序列模式挖掘算法的研究与实现序列模式挖掘是计算机科学领域中一种重要的技术。
它可以从大量的序列数据中找出有价值的模式，帮助人们更好地理解和利用这些数据。
因此，现在有越来越多的学者投入到序列模式挖掘算法的研究与实现中。
一、序列模式挖掘的研究序列模式挖掘是一种复杂的统计技术，其主要任务是从不同的序列中发现有价值的模式关系。
研究人员对序列模式挖掘技术进行了系统的研究，以便最大限度地满足应用需求。
（1）首先，研究人员构建了基本的序列模式挖掘模型，并利用这个模型去查找有价值的模式关系。
研究人员还改进了现有的序列模式挖掘模型，以提高模式挖掘的准确性和效率。
（2）其次，研究人员还研究了序列模式挖掘算法的可扩展性。
在内存不够用时，可以使用分布式计算来加快模式挖掘的处理速度。
（3）最后，研究人员还考虑到序列模式挖掘过程中可能出现的噪声和冗余问题，改进了现有的模式挖掘算法，以减少这些问题的影响。
二、序列模式挖掘的实现序列模式挖掘的实现主要分为使用现有的模式挖掘软件和使用自己编写的软件两部分。
使用现有的模式挖掘软件可以节省开发时间，在某些情况下可以大大降低开发成本，因此越来越多的学者选择使用现有的模式挖掘软件来实现序列模式挖掘的功能。
另外，也有学者编写自己的序列模式挖掘算法。
根据应用场景，研究者可以根据需要改进现有的序列模式挖掘算法。
例如，在实现序列模式挖掘的任务时，研究者可以结合深度学习技术，借助深度神经网络来提高模式挖掘的准确率。
此外，研究者还可以利用机器学习技术来提高模式挖掘的准确度和效率。
三、总结序列模式挖掘是一项重要的技术，可以有效地从大量的序列数据中发现有价值的信息，有助于我们更好地利用数据。
随着时代的发展，越来越多的学者参与到序列模式挖掘的研究与实现中，不断改进模式挖掘的算法，提高模式挖掘的准确性和效率。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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)>.
第 28 卷 第 1 期（上） 2012 年 1 月
赤 峰 学 院 学 报（ 自 然 科 学 版 ） Journal of Chifeng University（Natural Science Edition）
Vol. 28 No. 1 Jan. 2012
序列模式挖掘算法的分析
秦晓薇，刘 燕
（赤峰学院，内蒙古 赤峰 024000）
定义 7 支持度：序列的支持度是一个预先设定的阈 值.
定义 8 频繁序列：给定最小支持度阈值，如果序列 A 在序列数据库中的支持数不低于该阈值, 则称序列 A 为 频繁序列.
定义 9 序列模式：最大的频繁序列称为序列模式，最 大序列就是不被其他任何序列所包含的序列.
定义 10 前缀：设每个项集中的所有项按照字典序排 列，给定序列 A=<a1,a2,…,an>,A'=<a'1,a'2,…a'm>（m≤n），如果 a'i=a（i i≤m- 1），a'm哿am，并且（am- a'm）中的项均在 a'm 中项的 后面，则称 A' 是 A 的前缀.例如序列 <(ab)> 是序列 <(abd) (acd)> 的一个前缀.
定义 13 投影数据库：设 A 为序列数据库 SD 中的一 个序列模式，则 A 的投影数据库为 SD 中所有以 A 为前缀
基 金 项 目 ：内 蒙 古 自 治 区 高 等 院 校 科 研 项 目 资 助 （NJSD|A. 3 序列模式挖掘算法 3.1 HVSM 算法
使得 a1哿bj1,a2哿bj2,…,an哿bjn,则称序列 A 是 B 的子序列,又 称 B 序列包含 A，记为 A哿B.
定 义 5 序列长度：一个序列包含的项集的个数,长度 为 l 的序列记为 l- 序列.
定义 6 支持数：序列 A 在序列数据库 SD 的支持数为 序列数据库 SD 中包含 A 的序列个数.
定 义 11 投影：给定序列 A 和 B，如果 B 是 A 的子序 列，则 A 关于 B 的投影 A' 必须满足 B 是 A' 的前缀，A' 是 A 的满足上述条件的最大子序列.例如，序列 A=<(ab)(acd)(cdfe) >，B=< (b)> 是 A 的一个子序列，那么，B 关于 A 的投影是 A'=<(b)(acd)(cdfe)>.
在对长序列模式挖掘时，SPAM 算法实施了有效支持度 计数与数据库垂直数位映象的表示方法相结合的搜索策 略，但每次序列扩展只增加一个项，使得算法效率受到影响. 基于大项集重用的序列模式挖掘算法[2（] HVSM 算法）是对 SPAM 算法的改进，该算法增加了序列模式的挖掘粒度，克 服了 SPAM 算法的缺点，对于大规模事务数据库有效地提 高了挖掘效率.
1 引言 数据挖掘是从大量的数据中提取未知的、有效的和可
操作的知识，并为企业决策提供支持.序列模式挖掘是数据 挖掘的一个重要分支，用于提取有序集合中超过用户最小 支持度的频繁子序列[1]，广泛应用在 Web 访问模式分析、顾 客购买行为分析、疾病的早期诊断、DNA 序列分析、自然灾 害的预测等方面.目前，大多数序列模式挖掘算法是基于关 联规则算法 Apriori 的原理，即频繁模式的任何非空子模式 都是频繁的.早期的挖掘算法 AprioriAll、AprioriSome 和 DynamicSome 是类 Apriori 算法，GSP 则是一种基于 Apriori 的 水平格式挖掘算法，这些算法都是基于 Apriori 的改进算法， 后来出现了基于垂直格式的挖掘算法 SPADE、基于投影的 模式增长算法 FreeSpan、对 FreeSpan 的改进算法 PrefixSpan、基于正则表达式约束的挖掘算法 SPIRIT 等.本文介绍 四种序列模式挖掘算法，这些算法在性能和效率方面都有 很大的提高，并对其进行分析和总结. 2 序列模式挖掘相关定义
定 义 1 事务数据库(transaction database):以超市数据 为例, 即由顾客交易记录组成的数据库. 每条交易记录都 包 括 顾 客 标 志（custom_id）、交 易 时 间（transaction_time）、交 易物品（itemset）.
定义 2 项集（itemset）：由项（item）组成的非空集合.项 集 i 可以表示为(i1,i2,…,im),其中（1≤j≤m）为项，也称为项集 i 的元素.