第4章序列模式挖掘算法
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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 1 2 3 4 User transaction sequence ………………………………………… ……………….. ………………………………………… …… ………………………………………… ………….. ………………………………….
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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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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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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 。
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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
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GSP算法描述
扫描序列数据库，得到长度为1的序列模式L1，作为初 始的种子集
根据长度为i 的种子集Li ，通过连接操作和修剪操作生 成长度为i+1的候选序列模式Ci+1；然后扫描序列数据 库，计算每个候选序列模式的支持度，产生长度为i+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 模式产生为止
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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。 例：
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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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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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事务数据库实例
例：一个事务数据库，一个事务代表一笔交易，一个 单项代表交易的商品，单项属性中的数字记录的是商 品ID
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序列数据库
一般为了方便处理，需要把数据库转化为序列 数据库。方法是把用户ID相同的记录合并，有 时每个事务的发生时间可以忽略，仅保持事务 间的偏序关系。
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
L1 C2 L2 C3 L3 ……
问题 数据集 序列模式挖掘 关联规则挖掘 序列数据库 事务数据库
关注点
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
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
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<(“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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应用案例2：Web访问模式分析
Index 网站入口
10 20 30 40
<a(abc)(ac)d(cf)> <(ad)c(bc)(ae)> <(ef)(ab)(df)cb> <(af)cbc>
序列<a(bc)df>是序列<a(abc)(ac)d(cf)>的子序列 序列<(ab)c>是长度为3的序列模式
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序列模式 VS 关联规则
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三、序列模式挖掘算法概述
Байду номын сангаас
Agrawal和Srikant在提出这个问题时提出了三个 算法，AprioriAll ， AprioriSome 和 DynamicSome， 它们都基于Apriori框架。构成 了序列模式挖掘问题的基石。随后，这个领域 的研究工作取得了大量的成果。
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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> Candidate 4-Sequences After Join <(1,2) (3,4)> <(1,2) 3 5> After Pruning <(1,2) (3,4)>
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 概念1：汽车品 牌
汽车 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：
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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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。
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
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
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应用案例3：疾病诊断
例: 通过分析大量曾患A类疾病的病人发病纪录， 发现以下症状发生的序列模式：<(眩晕) (两天后 低烧37-38度) > 如果病人具有以上症状，则有可能患A类疾病
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应用案例4：查询扩展
查询扩展是搜索领域一个重要的问题。用户提交的 查询往往不能完全反映其信息需求。一些研究工作 尝试用用户的查询序列模式来辅助原始查询，其主 要思想是：
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应用案例3：疾病诊断
医疗领域的专家系统可以作为疾病诊断的辅助决 策手段。对应特定的疾病，众多该类病人的症状 按时间顺序被记录。自动分析该纪录可以发现对 应此类疾病普适的症状模式。每种疾病和对应的 一系列症状模式被加入到知识库后，专家系统就 可以依此来辅助人类专家进行疾病诊断。
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
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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。
序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究
中有不 同的特点和效率 。本文分析 目前 比较流行的五种模式挖掘算法 的运行过程 ，当应用到生物序列 中时 ，分析了各个算法的性能 ，从而可以得出哪种算法更适 应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。
［ 关键 词］模式挖掘 ；生物序列 ；频繁集 ［ 中图分类号 】Ｔ ３ １６ Ｐ０ ． ［ 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１０ —１８ （０８Ｏ —０３ —０ ０ ８ ７ｘ ２ｏ ）１ ０５ ３
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第 ２ 卷第 １ ７ 期
Ｖ０ ． ７ Ｎ ． １ ０１ ２
长春师 范学 院学报 （ 自然 科学版 Ｊ
Ｊｕ ｌ ｆ ｉｎ ｕ ｏ ａ Ｕ ｉ ｒｔ（ ａ ｒ ｃ ｎｅ ｏｍａ ｏ ｍ ￣ｈｎＮ ｒ ｌ ｎ ｅ ｉ Ｎ ｔａ Ｓｉ ｃ） Ｃ ｍ ｖ ｓｙ ｕ ｌ ｅ
应 用研 究。
・ ３ ・ ５
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众 多 ，如果原 始序列 数据库 巨 大 ，容 易造成 内存 的溢 出 ； （ ）需要 多次 扫描 数据库 。候 选序 列 长度增 加 １ ２ ， 就要扫 描一次 原始数 据库 ，这会 造成 严重 的性 能瓶颈 ；（ ）不易产 生长频繁 模式 。随着序列 长度 的增加 ，候 ３ 选 项 的数量也会 呈指 数级增 长 ，严重影 响算法 的执行效率 。 ２２ Ｆ ． Ｐ—Ｇ ｗｈ算法 Ｆ ｏ ｒｔ Ｐ—Ｇ ｗｈ ｏ 算 法将 原始数据 库压缩 表示 为 Ｆ ｒ ，然 后再利 用 Ｆ ｒ ｔ Ｐ—ｔ ｅ ｅ Ｐ—ｔ ｅ 频 繁模 ｒ 对 ｅ 式 进行从 下到上 的挖掘 。该方法 克服 了 Ａ 类算 法 的缺 点 ，在 挖 掘 的过 程 中不产 生 候选 集 ，大 大提 高 了 挖 掘 的效 率 ，同时通过划 分 的方法 减少 了频 繁 模式 的搜 索空 间 ，减少 了搜 索 的代 价 。同时 根 据所 构造 的 Ｆ Ｐ ｔ ｅ的不 同形式 ，可 以将 Ｆ ｒ ｅ Ｐ—ｔ ｅ的路径分 为单路 径和多 路径 处理 ，也 可 以通过 数据库 投影 的方法 解决 内 ｒ ｅ 存 不足 的问题 。 Ｆ Ｐ—Ｇ ｗｈ算法 的弊端 ：由于 Ｆ ｔ ｅ的构造是基 于序列 前缀相 同共 享 的原则 的 ，如果序 列 间相异 度很 ｏ ｒ ｔ Ｐ— ｒ ｅ 高 ，那么很 难将数 据进行 有效压缩 ，从而影 响算法 的效率。 因此 ，该算法 比较适 合 同源序列数 据库 的频繁模 式挖 掘 。 ２３ ＦｅＳ ａ ． ｒ ｐｎ算法 ＦｅＳ ａ 算法 ，即基于频 繁模式投影 的序 列模 式 挖掘算 法 。其 主要 思 想就 是 利用 已经 ｅ ｒｅｐｎ 产生 的频繁 集去迭 代产生各 自的投影 数据库 ，根据这些 投影数据库 再产生 各投影 数据库 中的 子频繁序 列 ，从 而产 生 出原始 数据库 当 中所 有的频 繁序列 集 。由于该方法 将原始数 据库划 分成 了若 干个 子投影 数据库 ，从而 可 以解 决 以前 不能解决 的数 据库信息 巨大的难题 。 Ｆｅ ｐｎ 法执行 过程可 以描述为 ：（ ）首先给 定序列 数 据库 Ｄ 以及 最 小支持 度 ｓ ｒＳ ａ 算 ｅ １ 。扫 描 Ｄ，找 到 Ｄ中 满足 Ｓ 的长度为 １ 的频 繁一 项集 ；然 后将 Ｄ投影产 生若干个 不相交 的子数 据库 ；（ ）扫描这 些 子数 据 库 ，产 ２ 生频繁 ２项集 ，再 根据这 些 ２项集产 生各 自的投影 数据库 ； （ ）以此类 推 ，产 生频 繁 Ｎ项 集 的投 影数 据库 ， ３ 直 到这些 投影数 据库不 能再产生新 的频 繁集为止 。 ＦｅＳ ａ 算 法分析 ：（ ）与 Ｇ Ｐ 法 相 比，ＦｅＳａ ｒｅｐ ｎ １ Ｓ算 ｒｅｐｎ算法 不用 产 生大 量 的候选 集 ，并 且 由于 引进 了投 影 数据库 的方法 ，所 以 ，扫 描数据库 的效率 也提高 了 ；（）该方法 产生 大量 的投影 数据库 ，但是 并不 能保证 所 ２ 有 投影数 据库都 比原数 据库小 ；（ ）由长度 为 Ｋ的频繁集产 生长度 为 Ｋ＋１的频 繁集 的时候 ，由于其 插 入 的 ３ 位 置可前 可后 ，所 以会影 响算法 的执行效 率。 ２４ Ｐｅｘ ｐｎ算法 Ｐｅｘｐ － 是 ＦｅＳａ ． ｒ ＇ ａ ｆＳ Ｌ ｒｆＳ ａ ８ Ｌ ｎ ｒ ｐｎ的改进算法 ，即基于 前缀 投影 的序列 模 式挖 掘算 法 。其 基本 思 ＇ ｅ 想 与 ＦｅＳａ ｒ ｐｎ相似 ，只是在产生 投影数 据库时不 再像 ＦｅＳ ａ ｅ ｒ ｐｎ那样基 于整个频 繁集产 生 ，而是 基 于频 繁集 前 ｅ 缀 产生 。然后根据 产生 的各个子投 影数据 库 ，产生各 自的频 繁集 ，直 到没有频 繁集产 生为止 。 Ｐｅ ｘｐ 算法分 析 ： （ ）不 产生 候选 集 ，因此节 约 了大量 的存储 空 间 ； （ ）产 生 的投 影 数 据库 的大 小 ｒ Ｓａ ｉ ｆ ｎ １ ２ 递 减 ，��
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南第一章：人工智能可穿戴设备概述 (3)1.1 设备简介 (3)1.2 发展历程 (3)1.3 发展趋势 (3)第二章：可穿戴设备数据采集原理 (4)2.1 数据采集方式 (4)2.2 数据采集流程 (4)2.3 数据采集注意事项 (5)第三章：数据预处理与清洗 (5)3.1 数据预处理方法 (5)3.1.1 数据整合 (5)3.1.2 数据转换 (5)3.1.3 数据填充 (6)3.1.4 数据降维 (6)3.2 数据清洗策略 (6)3.2.1 错误数据清洗 (6)3.2.2 重复数据清洗 (6)3.2.3 异常数据清洗 (6)3.3 数据预处理与清洗工具 (6)3.3.1 Python库 (7)3.3.2 R语言 (7)3.3.3 SQL (7)3.3.4 Excel (7)第四章：人工智能技术在数据采集中的应用 (7)4.1 机器学习算法 (7)4.2 深度学习算法 (8)4.3 自然语言处理 (8)第五章：可穿戴设备数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方式 (9)5.1.1 本地存储 (9)5.1.2 云端存储 (9)5.2 数据管理策略 (9)5.2.1 数据分类 (9)5.2.2 数据清洗 (9)5.2.3 数据加密 (10)5.2.4 数据分析 (10)5.3 数据安全性 (10)5.3.1 设备认证 (10)5.3.2 用户认证 (10)5.3.3 数据加密 (10)5.3.4 数据备份 (10)5.3.5 安全审计 (10)第六章：数据挖掘与分析 (10)6.1 数据挖掘方法 (10)6.1.1 分类方法 (10)6.1.2 聚类方法 (10)6.1.3 关联规则挖掘 (11)6.1.4 序列模式挖掘 (11)6.2 数据分析技术 (11)6.2.1 描述性统计分析 (11)6.2.2 可视化分析 (11)6.2.3 相关性分析 (11)6.2.4 因子分析 (11)6.3 数据挖掘与分析工具 (11)6.3.1 R语言 (11)6.3.2 Python (11)6.3.3 SQL (12)6.3.4 Tableau (12)6.3.5 Hadoop (12)第七章：人工智能在健康监测中的应用 (12)7.1 心率监测 (12)7.2 血压监测 (12)7.3 睡眠监测 (12)第八章：人工智能在运动辅助中的应用 (13)8.1 运动数据分析 (13)8.2 运动建议与指导 (13)8.3 运动辅助工具 (14)第九章：人工智能在情感识别中的应用 (14)9.1 情感识别技术 (14)9.2 情感分析应用 (15)9.3 情感识别工具 (15)第十章：人工智能在智能交互中的应用 (15)10.1 语音识别 (15)10.2 手势识别 (16)10.3 智能 (16)第十一章：可穿戴设备数据安全与隐私保护 (17)11.1 数据安全策略 (17)11.2 隐私保护技术 (17)11.3 法律法规与政策 (18)第十二章：人工智能可穿戴设备的发展前景与挑战 (18)12.1 发展前景 (18)12.2 技术挑战 (19)12.3 产业挑战 (19)第一章：人工智能可穿戴设备概述1.1 设备简介人工智能可穿戴设备是指将人工智能技术应用于各种穿戴设备中，通过智能化的数据处理和交互方式，为用户提供更加便捷、个性化的服务。
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
序列模式挖掘及其应用研究
序列模式挖掘及其应用研究摘要序列模式挖掘是数据挖掘研究的一个重要的研究领域。
目前，成熟的序列模式挖掘算法要紧有三类：基于Apriori性质的候选码生成-测试的算法；基于垂直格式的候选码生成-测试的算法；基于投影数据库的模式增加算法。
最近几年来，序列模式挖掘在散布式环境下的应用的研究慢慢成为热点，提出了各类算法。
本文介绍序列模式挖掘算法及各自的优缺点和在散布式环境下的应用，在此基础上发觉了散布式环境下站点之间局部模式子树的传输存在问题。
本文提出了散布式环境下基于叶子节点传输的序列模式挖掘方式LMSP(leaf-based mining of sequential patterns)，即在生成全局L2序列模式的进程中，各站点传输局部L2子树时只传输局部子树的叶子节点的序列和所有节点的支持度计数，在选举站点上再依照接收到的子树信息将局部L2子树还原。
接着又简单地提出约减的树结构的传输，除根节点外的每一个节点都只记录相对其父节点的后缀序列。
实验结果说明，LMSP算法性能优于FDMSP算法。
文章最后简单的介绍了序列模式挖掘的实际应用。
关键词：数据挖掘；序列模式；散布式算法；数据传输AbstractSequential pattern mining is an important domain of data mining. Now there are three types of mature algorithms of sequential patterns mining: Apriori-based algorithms by candidate sequence generating-and-testing; vertical format database based algorithms by candidate sequence generating-and-testing; projection database based algorithms with by pattern-growth. In recent years, mining of sequential patterns in distributed environment is becoming hot topic, and some algorithms have been proposed. In this paper, three algorithms of sequential pattern mining and advantages and disadvantages of them are introduced, and then the applications of sequential pattern mining algorithms in distributed environment. Since this, we find a problem of local pattern subtree transportation from one site to another in distributed environment. In this paper, we propose a leaf-based algorithm in distributed environment, LMSP (leaf-based mining of sequential patterns), only transport the leaf node sequences and all the support counts of the local L2 subtree, while every site transporting the local L2 subtree to polling site in the course of global L2 patterns generating. At polling site, we get the local L2 subtree back from received subtree message. And we also propose transportation of reduction subtree simply，all the nodes (except the root) register only suffix according to its parent instead of the entire sequence. The experiments show that the algorithm LMSP outperforms the algorithm FDMSP. The last part of this paper, we simply introduce the applications of sequential pattern mining.Key words: data mining; sequential pattern; distributed algorithm; data transportation目 录1. 引言 .......................................................................................................................................................................... 1 数据挖掘概述 . (1)什么是数据挖掘？ ..................................................................................................................................................... 1 数据挖掘能做什么？................................................................................................................................................. 1 数据挖掘技术的进展前景 (2)序列模式挖掘概述 (2)序列模式挖掘概念 ..................................................................................................................................................... 2 序列模式挖掘传统算法及瓶颈 (3)2. 序列模式挖掘算法 ................................................................................................................................................ 4 序列模式挖掘基础知识. (4)相关概念 ........................................................................................................................................................................ 4 Sm (5)S ............................................................................................................................................................................................ 5 3. 散布式环境下的序列模式挖掘 .......................................................................................................................... 7 相关概念 ............................................................................................................................................................................ 8 散布式环境下序列模式挖掘算法 (9)算法要紧思想 .............................................................................................................................................................. 9 算法详细描述 (12)L1-SEQ-SET=GENERATE_L1-SEQ() 05010015020025011.522.5Minsup(%)Ru n n i n g t i m e (s )50100150200250100150200300Data amount(MB)R u n n i n g t i m e (s )序列ac b d d e e f f ac c db d f g g a bb c d e模式挖掘的应用 (12)会员顾客购物模式挖掘 (13)网络入侵检测系统 (13)5.小结 (15)[6]刘平安.试论一人有限责任公司[EB/OL].（2006-10-20）[2006-12-08]. (16)(网络文献的写法。
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。
序列模式挖掘的两种典型算法及比较
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７
— ２ — ９ 一 ＮＵＬ ５ ５ Ｌ
— ＮＵＬＬ
首先寻找 ｓ 的第一个元素（ ，） １２ 在该数据序列中的第一次 出现位置 ， 对应 的事务时间为 １。由 ０ 于最小事务时间间隔 ｍｎａ ： ， ｉ ｐ ５故应在事务时间 １ ｇ ５之后寻找 ｓ 的下一个元素（ ） 由表 ２中可以看 ３。
数据序列中。
表 ２ 示例数据序 列 事务 时间 事务 项 表 ３ 事务项的事务 时间链 表 事务项
１ ２ ３ ４ ５ —
事务时间
１ ０ ５ 一 ＮＵＬ ０ Ｌ
１ — ５ — ９ ＿ ＮＵＬ ０ ０ ０ ＋ Ｌ ４ ５ ６ ５ ＮＵＩ Ｊ Ｌ
— ２ — ９ 一 ＮＵＬ ５ ０ Ｌ — ＋ＮＵＬ Ｌ
基本概 念和 问题描 述
相关基本概念见文献［ ］ ２ 。给定序列数据库 、 最小支持度阈值和时间约束 ， 序列模式挖掘的 目 标 是找出序列数据库中所有的序列模式 。
２ Ｇ Ｐ算法 Ｓ
给定一个事务数据库 ， Ｓ Ｇ Ｐ算法需要对事务数据库进行多遍扫描 。Ｇ Ｐ算法挖掘序列模式的基 Ｓ
２ １ 哈希 树结 构 ．
Ｇ Ｐ算法采用哈希树结构 。一棵哈希树 的结点可能为叶子节点 （ ａ ｎｄ ） Ｓ Ｊ ａｌ ｆ ｏｅ 或内部结点 （ ｅ ａ ｉ ｅｏ ｎｄ ） 叶子节点存放项集列表 ， ｎ ｒｒ ｏｅ ； ｔ ｉ 而内部结点存放哈希表。在内部结点中， 哈希表的每个桶 （ 即
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第２ ６卷 第 ４期
湖北师范学院学报（ 然科学版） 自
Ｊｕ ａ ｏ ｕｅ Ｎ ｒ ｌ ｎ ｅｓｙ（ ａ ｒ ｃｅｃ ） ｏｒ ｌ ｆ ｂｉ ｏｍａ Ｕ ｉ ｒ ｔ Ｎ ｔ ａ Ｓｉ ｅ ｎ Ｈ ｖ ｉ ｕｌ ｎ
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？()答案:关联规则发现2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案:SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。
( )答案:错误5.决策树中包含一下哪些结点答案:内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：众数7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案:样本较少但典型性好8.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出、P(Y=0)=0.65。
剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。
队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。
则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案:0.579.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案:0.71610.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案:KNN11.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，下列哪些不属于这种聚类类型层次聚类_模糊聚类_非互斥聚类12.数据点密度分布不均会影响K-means聚类的效果。
答案:正确13.数据集成需要解决模式集成、实体识别、数据冲突检测等问题答案:正确14.决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。
答案:正确15.数据库中某属性缺失值比较多时，数据清理可以采用忽略元组的方法。
基于分布式概念格的序列模式挖掘
中图分 类号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３ １６
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：６ ３—１２ ２０ ）４— ０ ５— ６ １７ ６ Ｘ（０ ７ ０ ０ ３ ０
定义 ３ 序 列模 式发 现 ） 模 式 给定 交易 数据 Ｄ （ Ｂ和 用户 指定 的最 小 支持 度 ｓ 序 列模 式发 现 就是 找 出 ，
Ｄ Ｂ中所有 满 足 Ｓ的子序 列 ， 每一个 这 样 的子序 列代 表 了一 个频 繁 序列 模式 （ ｅｕ ｎｉｌ ａ ｅｎ ． ａｓｑ ｅ ｔ ｔ ｒ ） ａｐ ｔ
不 断推 广和深 入 ， 如何 有效 地 处理 分 布式 环境 下 的序 列模 式 发 现 问题 ， 为 当前 研 究 中亟 待 解 决 的 问题 ． 成 文 献 ［ ］ 出 了基 于树 投影 技 术 的两种 不 同 的并 行 算法 ， 决 分布 内存 并行 计 算机 的序 列模 式 发 现 问题 ． ４提 解 文 献 ［ ］ 出了共 享 内存计 算 机上 的序 列 模 式 发 现 问 题 的处 理 办 法 ． 翔 等 提 出分 布式 环 境 下 序 列模 ５提 邹 式挖 掘算 法 Ｆ ＭＳ Ｆ ｓ Ｄ ｓ ｂ ｔ ｎｎ ｆＳｑ ｅ ｔ ｌ ａ ｅｎ ） 算 法 采 用 前 缀 投影 技 术 生 成 全 局序 列 Ｄ Ｐ（ ａｔ ｉｒ ｕｅ Ｍｉｉ ｏ ｅ ｕ ｎｉ ｔ ｒｓ ， ｔ ｉ ｄ ｇ ａＰ ｔ 模式 ． 文提 出算 法 Ｄ ＭＳ （ ｉ ｒ ｕｅ １ ａｅ ｎｎ ｅ ｕｎｉｌ ａ ｅｎ ） 目的是 解 决 以子全 概念 格作 本 Ｃ Ｐ Ｄ ｓ ｂ ｔｄＣ． ｓｄＭｉｉｇＳ ｑ ｅｔ ｔ ｒｓ ， ｔ ｉ ｂ ａＰ ｔ
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)>.