数据挖掘序列模式算法
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。
DMBIT：一种有效的序列模式挖掘算法
关键词 ： 数据挖掘 ； 序列模式挖掘 ； 图； 位 深度优先 ； 支持度．
中图分类号 ｉＰ １ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：００５４ （０ ８ ０ －３６０ １０ －８６ ２０ ）４０ ２ － ４
０ 引 言
序列模 式挖掘是 数据挖掘 中一 个重要 的研究 方向， 具有广 泛 的应用背 景 ， 如顾 客购买行 为的分 析、 网络 访 问模式 分 析 、 学实验 的分 析 、 科 自然 灾
剪枝策略缩小了频繁序列的搜索范围， 同时进一 步加速 了支持度 的计 算 ， 且该 算 法采 用 事件 序列 的生成 ， 实
验分析表明， Ｍ Ｉ 算法在处理大规模数据时性 Ｄ ＢＴ 能更好 ．
害的预测 、Ｎ Ｄ Ａ序列模式 的分析等 ， 已经引起了 越来越多的人工智能和数据库界研究者的兴趣． 序列是指有序的项 目 序列模式挖掘¨是从序 集． 列集中找出出现频率不低于最小支持度阈值的频 繁子 序列 ． 早 期 的 序 列 模 式 挖 掘 算 法 ，如 Ｇ Ｐ ｊ Ｓ ，
・ 作者简介 ： ，俊（９４）男 ， 逢 五 １５． ， 辽宁东港市人 ， 沈阳化工学 院教授 ， ， 硕士 从事模式识别与人工智能研究 收稿 日期： ０ － － ２ ８６ １ ０ ００
第 ４期
逢玉俊 ： ＭＢＴ 一种有效的序列模式挖掘算法 Ｄ Ｉ：
３７ ２
（ｔ Ｏ）≥ ｒｉ ｕ ， ａｎ—ｓｐ则序 列 被称 为数 据 库 Ｄ 中 Ｂ
出现在某序列的第 １个事务中时， ＂ １ 就将该位索引 表的第 ｎ 位置 ｌ例如 当事件 ｘ出现在序列 ｏ中 ， ｔ 时记 为 Ｂｔ（ ， ｉ （ｔ大小 等于序 列 ０中元 素 ｉ 仅） Ｂｔ Ｏ ） 【 数（ 事务数 ）如果 ｘ出现在 的第 ｊ ， 个元素中则 Ｂｔ（【的第 ｊ ｉ ｏ ） 位为 ｌ否则为 ０ ， ．
序列模式挖掘的两种典型算法及比较
６
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
维普资讯
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
基于Map Reduce的序列模式挖掘算法
Ｖ０１ ． ３８
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ２年 ８月
Ａ ｕ ｓ ０１ ｇｕ ｔ ２ ２
Ｎ Ｏ．５ Ｉ
Ｃｏ ｕｔｒＥｎ ｉ ｅ ｉ ｍｐ ｅ ｇ ｎｅ ｒｎｇ
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
［ ｓ ａｔ ｒｄｔ ｎ ｌ ａ ｎｎ ｌｏｉ ｍ ｈ ｓｃｍｐ ｔ ｇｐ ｗｅ ｈ ｒ ｇ ｅ ｌ ｇｗｉ ｓ ａ ｅ． ｍｉｇａ ｔｅｐｏ ｌ ａｄｓ ｉｕｅ Ａｂｔ ｃ｜Ｔａ ｉｏ ａ ｄｔ ｍｉｉｇａｇ ｒｈ ａ ｏ ｕｉ ｏ ｒ ｏｔ ｅｉ ｄ ａｉ ｔ ｍａｓｄｔ ｓｔＡｉ ｎ ｔ ｒｂｅ ｉｒ ｔｄ ｒ ｉ ａ ｔ ｎ ｓ ａ ｎ ｎ ｈ ａ ｈ ｍ， ｔｂ
ｍａｙ ｔｅＭａ ｕｃｉｎｉ ｕｅ ｎ ａｈＰ ｅ ｘｐｏｅｔｄｓｑ ｅ ｔ ｌ ａ ｅｎ ａｄｔｅｐｏｅｔｄｄｔｂ ｓｓａｅｃｎｔ ｃ ｄｐ ａｌｌ ．ｔ ｉ ｌ ｅ ｎ ，ｈ ｐｆｎ ｔ ｓｄｔ ｍｉｅ ｃ ｒｆ —ｒ ｃｅ ｅｕ ｎｉ ｔ ｒ，ｎ ｒｊｃｅ ａａａｅ ｒ ｏ ｓｕ ｔ ａ ｌ ｌ Ｉｓ ｏ ｓ ｏ ｅ ｉ ｊ ａｐ ｔ ｈ ｒ ｅ ｒ ｅ ｙ ｍｐｉ ｓ ｆ
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
频繁序列模式挖掘算法pbwl算法
频繁序列模式挖掘算法PBWL算法1. 简介频繁序列模式挖掘是数据挖掘领域中的一项重要任务，它用于发现数据集中频繁出现的序列模式。
序列模式是指在一个时间序列数据集中，经常以特定顺序出现的事件或行为。
PBWL（Prefix-Based Window Level）算法是一种用于频繁序列模式挖掘的有效算法。
它通过将时间序列划分为窗口，并使用前缀树来存储和搜索频繁序列模式。
本文将详细介绍PBWL算法的原理、步骤和优势，并通过示例说明其应用和效果。
2. PBWL算法原理2.1 窗口划分PBWL算法首先将时间序列划分为多个窗口，每个窗口包含固定数量的事件或行为。
窗口大小可以根据实际需求进行调整。
2.2 前缀树构建接下来，PBWL算法使用前缀树（Prefix Tree）来存储和搜索频繁序列模式。
前缀树是一种多叉树结构，其中每个节点表示一个事件或行为，路径表示事件之间的顺序关系。
2.3 频繁序列模式挖掘PBWL算法通过遍历每个窗口，将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
在插入过程中，PBWL算法会记录每个节点的计数信息，以便后续的频繁模式挖掘。
当所有窗口都被处理完毕后，PBWL算法从前缀树中提取频繁序列模式。
频繁序列模式是指在整个时间序列数据集中经常出现的序列。
3. PBWL算法步骤PBWL算法的主要步骤如下：1.将时间序列划分为多个窗口，确定窗口大小和滑动步长。
2.初始化前缀树，并设置根节点。
3.遍历每个窗口：–将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
–更新前缀树节点的计数信息。
4.从前缀树中提取频繁序列模式：–使用深度优先搜索（DFS）遍历前缀树。
–对于每个节点，检查其计数是否满足最小支持度要求。
–对于满足要求的节点，将其作为频繁序列模式输出。
4. PBWL算法优势PBWL算法相对于其他频繁序列模式挖掘算法具有以下优势：•高效性：PBWL算法通过窗口划分和前缀树存储结构，减少了搜索的空间和时间复杂度，提高了算法的效率。
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。
一种top-K序列模式挖掘算法
１ 引 言
从 海 量 的数 据 中 提 取 出 大 量 有 意 义 的 模 式 向 来 是 数 据 挖掘领域 的热门研究 方 向。序 列模 式挖 掘是 由 Ａｇｒａｗａｌ ａｎｄ Ｓｒｉｋａｎｔ（１９９５） 针对超市 中购 物篮数据 的分析提 出 ，之 后便 逐渐成为频繁模式挖 掘领域中的一个重要分支 。序 列模 式挖掘 目前 已经 广泛 地应 用在 ｗｅｂ点 击流 数据 ，医疗 数据 ， 生物数据等数据 的分 析 。尽 管 已经有很 多高 效实 用 的算法 被提 出 。Ｊ，然 而这 些算法都需要用 户给定一个 最小支 持度
ｑｕｅｎｔｉａｌ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｍｉｎｉｎｇ（ＫＳＰＭ）．Ｗｅ ｕｓｅｄ ＯＰＵＳ ｓｅａｒｃｈ ｍｅｔｈｏｄ ｔＯ ｔｒａｖｅｒｓｅ ａｌｌ ｔｈｅ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，
ａｎｄ ｕｔｉｌｉｚｅｄ ａ ｂｉｔｍａｐ ａｓ ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｐａｃｅ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｐｒｕｎｉｎｇ ｒｕｌｅｓ ｗｅｒｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｉ ｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｅｘｐｅｒ ｉｍｅｎｔｓ ｏｎ ｗｅｂ ｃｌｉｃｋ ｓｔｒｅａｍ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，ｓｉｇｎ ｌａｎｇｕａｇｅ ｕｔｔｅｒａｎｃｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｄａｔａｓｅｔｓ ｃｏｎｆｉｒｍ ｅｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ． ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ：Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎ；Ｂｉｔｍａｐ
阈值 ｍｉｎｓｕｐ，才 能从 序列 数 据 库 中 提 取 出 频 度 不 小 于 阈 值 的 频 繁 序 列 模 式 。 在 实 际应 用 中 ，用 户 对 支 持 度 阈 值 没 有 准 确 的认 识 ，只 能 通 过 多 次 试 验 或 丰 富 的 经 验 来 设 定 ，缺 少 统 一 的评 判标 准。因此 ，挖掘 ｔｏｐ—Ｋ序列 模式变得 至关重要 。Ｋ 由用户 自己设 定 ，表 示所 要 得 到 的 模 式 数 量。本 文 采用 ＯＰＵＳ搜 索 方 式 对 所 有 可 能 的 候 选 序 列 模 式 进 行 遍 历 ，并 不断改变 阈值 大小 ，最终 得到符 合要 求 的 ｔｏｐ—Ｋ频 繁序列 模 式 。
序列模式挖掘算法在时间序列数据中的应用
序列模式挖掘算法在时间序列数据中的应用随着科技的不断发展，各种设备和系统都产生了庞大的时间序列数据，涵盖了从生产到销售、从行为到交通等各个领域。
对于这些数据，如何发掘其中潜在的规律和关联关系，从而为决策制定提供有力的支持，成为了现代信息技术领域中的一个重要问题。
序列模式挖掘算法（Sequence Pattern Mining，SPM）便是其中的一种有效手段。
一、序列模式挖掘算法的概念和基本原理序列模式挖掘算法是一种从时间序列数据中提取频繁序列模式的数据挖掘方法。
它的目标是通过训练数据集中相邻事件的频繁出现，发掘出隐含在数据背后的规律性结构，更好地理解和预测时间序列数据中的行为。
这些序列模式可以用来描述自然语言、DNA序列、商业交易和用户行为等，甚至还可以用于时间序列数据的压缩和压缩模板的生成。
序列模式挖掘算法的基本原理是，对于一个项序列集合，首先需要确定一个频繁度阈值，然后通过扫描数据集，找出出现频率大于等于阈值的序列模式。
这个过程包括两个主要的步骤，即序列长度增加和序列计数方法。
在序列长度增加过程中，算法通过挖掘频繁长度为k的子序列，依次扩展长度为k+1的子序列，直到到达所设定的最大长。
而在计数方法中，算法使用前缀树和状态转移图来维护频繁子序列的计数信息，以便于高效地挖掘。
二、序列模式挖掘算法的应用案例和分析序列模式挖掘算法在实践中有很多应用场景，以下将以几个例子来说明。
1. 用于商业交易数据分析序列模式挖掘算法被广泛应用于商业数据分析中，以预测客户的购物行为、发现优惠策略等。
例如，在一个超市中，商品的销售时间和次数信息就是一个时间序列数据。
序列模式挖掘算法可以从这些数据中找到具有规律的购物模式，如销售量最大的商品组合、时间窗口内各商品的购买顺序等等。
2. 用于医学数据分析在医学数据分析中，序列模式挖掘算法可以用于帮助诊断和治疗患者。
例如，在检查的过程中，医院生成了一些代表患者不同部位的数据。
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09.08.2019
4
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。
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5
问题定义
项集(Itemset)是所有在序列数据库出现过的单 项组成的集合
例：对一个用户购买记录的序列数据库来说， 项集包含用户购买的所有商品，一种商品就是 一个单项。通常每个单项有一个唯一的ID，在 数据库中记录的是单项的ID。
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。
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3
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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10
问题定义
序列在序列数据库S中的支持度为序列数据库 S中包含序列的序列个数，记为Support()
给定支持度阈值，如果序列在序列数据库中 的支持数不低于，则称序列为序列模式
长度为l的序列模式记为l-模式
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例子：设序列数据库如下图所示，并设用户指定的最 小支持度min-support = 2。
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问题定义
元素(Element)可表示为(x1x2…xm)， xk(1 <= k <= m)为不同的单项。元素内的单项不考虑顺 序关系，一般默认按照ID的字典序排列．
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
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
应用案例1：客户购买相关行商品为推荐：模如果式用
分析得到用户 <(“UML语 购物行为 言”)(“Visio2019实 序列模式 用技巧”)>
户购买了书籍“UML语 言”, 则推荐 “Visio2019实用技巧”
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大型网站的网站地图(site map)
Index 网站入口
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
web1 距离较远，就有必要调整网站
web2
地图，缩短它们的距离，甚至
应用案例2：We直b接访增加问一模条链式接。分析
数据挖掘序列模式算法
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1
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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2
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。
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
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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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 ………………………………………………
3
………………………………………………… …..
Hale Waihona Puke 09.08.201917
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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18
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：
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”
应用案例4：查询扩展 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
9
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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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。
应用案例3：疾病诊断
Sid
Sequence
10
<a(abc)(ac)d(cf)>
20
<(ad)c(bc)(ae)>
30
<(ef)(ab)(df)cb>
40
<(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