数据挖掘中的序列模式挖掘算法

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序列模式挖掘支持度阈值的确定方法

ｍｏｄｌｏｕｐｏｎｕｅｆｓｐｒａｄｎｍｂｒｆｓｑｅｔａｔｒ．ｓｄｏｎｎｎｓｂｓｔｆｃｓｏｓｑｅｔｌａａａｅｉｕｅｈｅａｉｎｍｏｅＯｐｏｖｄｔｅｓｏｅｕｎｉｌｐａｔｎＢａｅｎｍｉｉｇｏｕｅｕｔｍｅｕｎｉｔｂｓ，ｔｓｓｔｅｒｌｔｏｄｌｒｉｅｅｏａｄｔ
ｕｓｒｔｈｅｅｅｃｏｅｅｍｉｉｇｔｒｓｏｄｏｈｕｐｒｅｒｅＩｓｓｔｉｅｏｎｓｖｒｌｉｅｅａａｓｔ，ｗｈｃｅｓｔｅｅｐｃｅｅｓｗｉｔｅｒｆｒｎｅｆｒｄｔｒｎｎｈｅｈｌｆｔｅｓｐｏｔｄｇｅ．ｔｕｅｓｍｔｄｉｅｅａｆｒｎｔｔｅｓｈｈｈｄｄｉｈｇｔｈｘｅｔｄｒｓｌ．ｎｅｎｔｔｓｔｉｅｈｏＳｃｒｃｎｄｅｃｅｔｅｕｔａｄｄｍｏｓｒｅｈｓｍｔｄｉｏｒｅｔｓａａ珩ｉｎ．
作为基准阈值进行挖掘。然而，一般情况下用户对支持度阈值并没有确切的认识，在挖掘过程中主要通过试探或经验来
ｃｒｎｎｍｏｓｂＤｔ￣（ｏＡｏｙｕａａ１ｎＷｅ５以下简称Ｗｅ）２某零售商的ｂ；（）销售序列，户购买序列（客以下简称ＯＤＲ）（）ＲＥ；３利用ＩＭＢ数据生成器生成数据Ｃ１ＴＳ１。其特性如表１０８８８所示。
在对客户序列数据库子集进行预挖掘的基础上，利用该模型为用户在挖掘前确定支持度阈值提供参考。在不同类型数据集上采用该方法，

基于编码频繁模式树的序列模式挖掘算法

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第３３卷第６期
Ｖｏ．１３３
・
计
算
机
工
ห้องสมุดไป่ตู้
程
２００７年３月
Ｍａｃ００ｒｈ２７
Ｎｏ６．
ＣｏｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｕｅｇｎｅｉｇ
软件技术与数据库・
文编１３８０）＿ｏ５文献识：章号；ｏ＿４（０ｏ＿６４ｏ２２７０ — 标码Ａ
有序序列。
Ｐｔｒ．ｅ）ａｔｎｔｅ，并提出了相应的挖掘算法。ＣＰ树挖掘算法能ｅｒＦ
用于所有序列数据，只需两次扫描数据库，无需递归地建立或存储大量中间子序列。实验证明，该算法尤其在处理大规
模数据时比现有算法的性能更好。
多维序列数据的模式挖掘也是Ｗｅｂ使用挖掘的重要组
ｇｎｒｔｒａｅｌｏｔｒｄａｅｓｂｅｕｎｅ．Ｅｘｅｍｅｔｈｗｒａｅｆｒｎｅｇｉｓｏｅｘｓｎｅｅｔａａｔｒｎｎｌｏｔｍｓｅｅａｅａｇｅｔｄａｆｉｅｍｅｉｔｕｓｑｅｃｓｎｐｒｎｓｓｏｇｅｔｐｒｏｍａｃａｎｖｒｅｉｔｇｓｑｕｎｌｐｔｅｎｍｉｉｇａｇｒｈ，ｉｉｉｉ
繁序列模式，避免了在挖掘过程中递归地产生大量的中间子序列。实验证明，该算法在大规模数据的处理上比现有序列模式挖掘算法有更
好的性能。
关健诃：数据挖掘；序列模式；多维度序列
ＳｑｕｅｉｌＰａｔｒｉｎｇＡｌｏｉｈｍｓｄｏｅｎｔａｔｅｎｓＭｎｉｇｒｔＢａｅｎ

NPLWAP：一种新的Web序列模式挖掘算法

网站交互的频繁模式，利用这些模式可以建模并分析用户与网站交互的模型，进而预测未来的访问模式，这对于构建智能化ｗｅｂ站点和开展电子商务活动有非常重要的意义．介绍了传统的ＰＬＷＡＰ（ｐｏｓｉｔｉｏｎｃｏｄｅｄｐｒｅ－ｏｒｄｅｒｌｉｎｋｅｄＷＡＰ —
（ｐｏｓｉｔｉｏｎｃｏｄｅｄｐｒｅ — ｏｒｄｅｒｌｉｎｋｅｄＷＡＰ — ｔｒｅｅ）算法，
并在此基础上提出了一种改进算法—— ＮＰＬｗＡＰ算法，并结合ＷＡＰ（Ｗｅｂａｃｃｅｓｓｐａｔｔｅｒｎ）ｌ４］算法，对这３
表１Ｗｅｂ访问序列数据库
Ｔａｂ．１Ｗｅｂａｃｃｅｓｓｓｅｑｕｅｎｃｅｄａｔａｂａｓｅ
件或子序列口］．Ｗｅｂ日志访问序列模式挖掘是其一个
具体应用，它能通过自动发现和分析来自于相应站点的Ｗｅｂ日志文件和相关数据的模式．所发现的模式是
文章编号：０４３８ — ０４７９（２０１３）０１ — ００２５ — ０７系列的事件组成的，其中它的每一个成员都是来自
随着信息技术的发展，基于Ｗｅｂ的组织在日常运作中已经收集了大量的点击流和用户数据．然而这些数据主要是半结构化数据，因而需要利用数据挖掘的

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】Ｔ３１６Ｐ０．［文献标识码】Ａ【文章编号】１０ —１８（０８Ｏ —０３ —００８７ｘ２ｏ）１０５３
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第２卷第１７期
Ｖ０．７Ｎ．１０１２
长春师范学院学报（自然科学版Ｊ
ＪｕｌｆｉｎｕｏａＵｉｒｔ（ａｒｃｎｅｏｍａｏｍ￣ｈｎＮｒｌｎｅｉＮｔａＳｉｃ）Ｃｍｖｓｙｕｌｅ
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１２，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。２２Ｆ．Ｐ—Ｇｗｈ算法ＦｏｒｔＰ—Ｇｗｈｏ算法将原始数据库压缩表示为Ｆｒ，然后再利用ＦｒｔＰ—ｔｅｅＰ—ｔｅ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ＦＰｔｅ的不同形式，可以将ＦｒｅＰ—ｔｅ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ｒｅ存不足的问题。ＦＰ—Ｇｗｈ算法的弊端：由于Ｆｔｅ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ｏｒｔＰ— ｒｅ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。２３ＦｅＳａ．ｒｐｎ算法ＦｅＳａ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ｅｒｅｐｎ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。Ｆｅｐｎ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ｓｒＳａ算ｅ１。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。ＦｅＳａ算法分析：（）与ＧＰ法相比，ＦｅＳａｒｅｐｎ１Ｓ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。２４Ｐｅｘｐｎ算法Ｐｅｘｐ－是ＦｅＳａ．ｒ＇ａｆＳＬｒｆＳａ８Ｌｎｒｐｎ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ＦｅＳａｒｐｎ相似，只是在产生投影数据库时不再像ＦｅＳａｅｒｐｎ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。Ｐｅｘｐ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ｒＳａｉｆｎ１２递减，��

一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法

第47卷第2期Vol.47No.2计算机工程Computer Engineering2021年2月February2021一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法杜诗晴1，王鹏2，汪卫2（1.复旦大学软件学院，上海201203；2.复旦大学计算机科学技术学院，上海201203）摘要：日志数据是互联网系统产生的过程性事件记录数据，从日志数据中挖掘出高质量序列模式可帮助工程师高效开展系统运维工作。

针对传统模式挖掘算法结果冗余的问题，提出一种从时序日志序列中挖掘序列模式（DTS）的算法。

DTS采用启发式思路挖掘能充分代表原序列中事件关系和时序规律的模式集合，并将最小描述长度准则应用于模式挖掘，设计一种考虑事件关系和时序关系的编码方案，以解决模式规模爆炸问题。

在真实日志数据集上的实验结果表明，与SQS、CSC与ISM等序列模式挖掘算法相比，该算法能高效挖掘出含义丰富且冗余度低的序列模式。

关键词：数据挖掘；日志分析；事件关系；最小描述长度准则；序列模式开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：杜诗晴，王鹏，汪卫.一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法［J］.计算机工程，2021，47（2）：118-125.英文引用格式：DU Shiqing，WANG Peng，WANG Wei.A MDL-based pattern mining algorithm for log sequences［J］. Computer Engineering，2021，47（2）：118-125.A MDL-based Pattern Mining Algorithm for Log SequencesDU Shiqing1，WANG Peng2，WANG Wei2（1.Software School，Fudan University，Shanghai201203，China；2.School of Computer Science，Fudan University，Shanghai201203，China）【Abstract】Logs contain rich information about procedural events generated in Internet systems，and the mining of high-quality sequence modes from log data can improve the efficiency of system operation and maintenance.To address the problem of redundant results of traditional pattern mining algorithms，this paper proposes a Discovering sequential patterns from Temporal log Sequences（DTS）algorithm.DTS heuristically discovers the set of patterns that can best represent the event relationships and temporal regularities in the original sequence.At the same time，DTS applies the Minimum Description Length（MDL）principle to pattern mining，and proposes an encoding scheme that considers event relationships as well as temporal relationships to solve pattern explosion.Experimental results on real log datasets show that compared with SQS，CSC，ISM and other sequential pattern mining algorithms，the proposed algorithm is capable of efficiently mining meaningful sequential patterns with low redundancy.【Key words】data mining；log analysis；event relationships；Minimum Description Length（MDL）principle；sequential patterns DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00571810概述日志数据记录了互联网系统运行时的状态以及任务的开始与结束等重要事件，其易于获取且含有丰富的信息，已经成为系统运维领域的重要数据源。

序列模式挖掘在铝电解中研究应用

序列模式挖掘在铝电解中的研究应用摘要：序列模式挖掘是数据挖掘中的研究热点之一，它是基于关联规则的频繁项集的挖掘，其实质是在关联模型中加入时间属性。

本文利用序列模式挖掘的典型算法prefix算法对铝电解中重要的工艺参数数据进行挖掘分析，给出铝电解槽的重要的工艺参数的序列化，对于提高铝电解的生产效率，节能降耗，延长率电解槽的寿命具有重要的意义。

关键词：序列模式挖掘；关联模型；prefix算法；铝电解中图分类号：tp393文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2013) 05-0000-021引言基于国内电解铝飞速发展，产能不断增加的大背景下，如何改进电解铝的生产工艺，减少电解铝生产过程中的能耗比，提高生产设备生产效率，就显得非常重要。

在传统铝电解槽的控制中，工艺参数的生产决策方案主要采用人工经验进行设置，具有强烈的个人主观性，而没有充分利用现有铝电解生产过程中遗留的大量历史数据，没有发现这些海量数据中蕴含的对企业生产和管理具有重要指导作用的规律和最佳决策方案。

为促进铝电解的生产管理、降低生产能耗、延长设备寿命、提高生产效益，将数据挖掘技术引入铝电解工艺参数量化中，并进行深入的理论研究和实验，找出铝电解工艺参数最佳生产决策方案。

2序列模式挖掘序列模式的概念最早是由agrawal和srikant提出的。

挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。

给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值。

序列模式挖掘就是从序列数据库中挖掘出频繁序列模式，为此需要将数据库转换为序列数据库。

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。

3prefix算法该算法的基本思想是：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挖掘。

基于闭合序列模式的减量挖掘算法

ＬＩＹｉＮｎｇ（ｔｆｏｆｍｐｔ，ｙｉｅｓｔ，ｙｓａ５３０ＣｉａＳａＲｏｍｏＣｏｕｅＷｕｉｖｒｙＷｕｉｈｎ３４０，ｈｎ）ｒＵｎｉ
［ｂｔａｔｍｉｇａｔｅｒｂｅｏｎｎｐｔｉｎｉｅｒｍｅｔｌｎｎ，ａｅｎｃｏｅｅｕｎｉｌａｔｒｏＤ，ｅｒｍｅｔｌｌｏｉｍＡｓｒｃ］ＡｉｎｔｈｏｌｍｆｉｇｒｅｔｄｃｅｎａｍｉｉｇｂｓｄｏｌｓｄｓｑｅｔｔｎＰｓａｃｅｎａａｒｈｐｍｉｅｉｏｎａｐｅｄｇｔ
颖（９８，女，１７一）讲师，主研方向：据挖掘，数网络
收藕日期：２１— ・Ｅｍａ：ｌ —ｎ９＠１３ｏ０１６１００－ｉｉｙｇ７６．ｒｌｎｉｃｎ
第３卷７
第２期２
林
颖：基于闭合序列模式的减量挖掘算法
６５
频繁２序列是由频繁１序列生成，以，１列频繁变化后，－一所一序
当ｄｌ时，ｌ＝一序列ＳＰ的末尾位置：Ｐ—ｌ在；
掘的基础上，根据事务数据库的最小支持数的２种情况进行减量更新，如表２所示。
表２减量后的事务数据库Ｄ ’ Ｂ
［ｅ－１＊－是模式Ｐ中长度为Ｐ一１的子序列，
当ｄｌ时，１＞一序列ＳＰ的中间位置：在
频繁和非频繁闭合序列集合之间的数据，在原有挖掘结果上直接进行更新，减少挖掘的时间。实验结果证明，在减量过程中该算法的时间效率与ＰｓｏＤ相比有所提高。

基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法

Ｓａ算法。ｐｎ
关键词：据挖掘；列模式；数序交互式挖掘；繁序列树频
中图分类号：Ｐ１．３Ｔ３１１１文献标识码：Ａ文章编号：６３６９（０２０ — ０４０１７ — ２Ｘ２１）５０６ — ３

ＡｎＩｔｒｃｉｅＳｑｅｉｌＰａｔｒｓＭｉｉｇｒｔｍｓｄｎｅａｔｖｅｕｎｔａｔｅｎｎｎｇＡｌｏｉｈＢａｅｏＦｒｑｕｎｔＳｅｕｅｃｅｎｅｅｑｎｅＴｒｅ
ＬＩＪａｘｎＵｉ — ｉ
（ｉａＹｎｈｎＵｎｖｒｔ，ｉｕｎｄｏ０６０，ｈｎ）ＬｂｒａｓａｉｅｓｙＱｎａｇａ６０４Ｃｉａｒｙ，ｉｈ
Ａｂｓｒｃ：ｎｅａｔｖｅｅｔｌａｔｒｓｍｉｉｇａｇｒｔｔａｔＡｎｉｔｒｃｅｓｑｕｎｉｔｎｎｎｏｉｉａｐｅｌｈｍａｅｎｆｅｕｎｅｕｎｅｔｅ，ａｌｄＩＰＭ，ｓｐｏｏｅｎｔｉａｅｎｂｓｄｏｒｑｅｔｓｑｅｃｒｅｃｅＳｌｉｒｐｓｄｉｈｓｐｐｒｉＯｄｒｔｅｕｅｔｅｔｎｐｃｏｓｍｐｏｅｅａｅｙｒｐａｌｕｎｎｎｎｇｒｔｍｎｔｅｐｏｅｓｏｅｓｑｅｔａｔｒｒｅｏｒｄｃｈｉｍｅａｄｓａｅｃｎｕｉｔｎｇｎｒｔｄｂｅｅｔｒｎｉｇｍｉｉｇａｏｈｙｌｉｉｒｃｓｆｔｅｕｎｉｐｔｅｈｈｌａｎ

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数据挖掘中的序列模式挖掘算法数据挖掘是一门研究如何从大量数据中获取有价值信息的学科，其中序列模式挖掘算法是常用的一种算法。

序列模式挖掘算法是指从序列数据库中挖掘频繁出现的序列模
式的算法。

序列数据库是指记录序列数据的数据库，序列数据是
一个有序的事件集合，如消费记录、交通出行等。

序列模式是指
在序列中经常出现的子序列。

序列模式挖掘算法的过程是从序列
数据库中找出所有频繁出现的序列模式，这些序列模式可以用于
预测未来的行为、分析消费习惯以及判断产品的市场竞争力等方面。

一般来说，序列模式挖掘算法可以分为两步：第一步是求出所
有出现次数大于等于最小支持度的序列模式，这个过程称作频繁
模式挖掘；第二步是对求出的频繁序列模式进行后处理，提取出
一些有用的模式。

频繁模式挖掘的过程中，有两种方法：基于前缀树的方法和基
于投影的方法。

基于前缀树的方法是一种可以有效挖掘大规模数
据的方法，它利用了序列模式中的公共前缀，将这些公共前缀存
储在一颗前缀树中，并采用深度优先搜索的方式，从前缀树的根
节点开始递归搜索。

基于投影的方法则采用了投影技术，将数据集分为多个子集，不断地递归处理子集，从而提高算法效率。

这两种方法各有优劣，可以选择根据实际应用需求和数据集规模选择合适的方法。

频繁模式挖掘的结果是频繁序列模式，这些序列模式可以用于后续分析和处理，如序列组合、关联规则挖掘等。

对于挖掘出来的频繁序列模式，还需要进行后处理，以提取有用信息。

后处理的方法有多种，如序列聚类、序列拉伸等，每种方法都会从不同的角度进行序列模式挖掘的分析。

总之，序列模式挖掘算法广泛应用于数据分析、市场分析、金融风险分析、医疗诊断分析等领域，能够为各类数据应用场景提供重要支持和帮助。

随着数据量和维度的不断增长，序列模式挖掘算法的优化和改进也是未来的研究方向之一。