第6章序列模式挖掘教材
人文地理学讲义_第6章
第六章人口地理学
第一节人口与发展
一、世界人口增长过程
一般认为，人类由大约400万年前（第三纪晚期）南方古猿的一支发展进化而来。人类进化经历了古猿-猿人-直立人-智人-现代人五个阶段。
大多数学者认为，非洲的东非高原很可能是人类最初完成从猿到人的历史性转变的地方，此后不断向亚、欧两大陆扩散。
5万年前，人类进化进入晚期智人阶段，人类文化进入旧石器晚期；大约1万年前，人类进入新石器时代，产生最初的农业，人类开始从游牧、采集转向定居生活，世界人口增长逐渐加快；而18世纪后期开始的工业革命，极大地推进了世界人口增长的进程。
（一）农业革命前的人口
农业革命前是现代人类形成的漫长时期。原始人群过着极端分散、闭塞的流动生活，依靠采集、渔猎获得食物，这类生产活动的性质决定了当时人口的增长受到种群增长规律的强大制约。其人口特征是：
(1)极低的人口密度。
据研究，公元前1.5万年，世界总人口约300万，按狩猎采集的实际面积计，人口密度为0.08人/km2；公元前3000年，世界人口约4000万，人口密度为0.5人/km2。
(2) 高出生率和高死亡率。
该阶段人口增长缓慢，人口数量受食物所能承受的界限的限制。
(3)人口的分布集中。
由于采集狩猎群体对居住场所有着较高的要求，一般选择朝阳、干燥、开阔、地势较高、接近水源、能有效抵御外来危险的场所作为固定或半固定营地，因而原始人类的分布又相对集中。
(4)开始了人口迁移。
公元前8000年，狩猎和采集者已开始迁移，逐渐覆盖了大部分大洲的一些地区，只剩南极洲还未被人类占据。
（二）农业革命与人口增长
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
Abstract
Sequential 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.
数据挖掘第六章
{A,B,C}的2项子集是{A,B},{A,C},{B,C}，其中{A,B}不是L2
的元素，所以删除这个选项；
{A,C,E}的2项子集是{A,C},{A,E},{C,E}，其中{A,E} 不是L2
的故事。
在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市 去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购
买婴儿尿布的年轻父亲们中，有30%～40%的人同时 要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，把尿 布和啤酒放在一起，明显增加了销售额。同样的， 我们还可以根据关联规则在商品销售方面做各种促 销活动。
购物篮分析
A,B为两个项集，事务T包含A，当且仅当 A T ；
则关联规则是如下蕴涵式： A B [ s, c]
其中 A I , B I 并且 A B ，规则 A B在事务 集D 中成立，并且具有支持度s 和置信度c
规则度量：支持度和置信度
对于A->B 支持度百度文库P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 置信度：P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概 率 p(AB)/P(A)
3
6.1 基本概念
频繁模式(关联规则)挖掘：
找出给定数据集中反复出现的联系
第六章 数据挖掘概述
本章内容
数据挖掘的由来 数据挖掘的定义 数据挖掘的基本概念 数据挖掘的主要功能 数据挖掘模型和实现流程 数据挖掘应用
数据挖掘的由来
网络之后的下一个技术热点 数据爆炸但知识贫乏 支持数据挖掘技术的基础 从商业数据到商业信息的进化
网络之后的下一个技术热点
主要功能
5. 时间序列分析（Time-Series Analysis） 时间序列分析即预测（Prediction），是 指通过对大量时间序列数据的分析找到特定 的规则和感兴趣的特性，包括搜索相似序列 或者子序列，挖掘序列模式、周期性、趋势 和偏差。预测的目的是对未来的情况作出估 计。
主要功能
6. 其它功能 包括：偏差分析（Deviation Analysis）、孤 立点分析（Outlier Analysis）等。
只搜索有趣的模式: 数据挖掘算法的最优化问题
数据挖掘系统可以仅仅发现有趣的模式吗？ 方法 首先生成所有模式然后过滤那些无趣的. 仅仅生成有趣的模式—挖掘查询优化
数据挖掘模型
CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining） 业务理解 模型,最先在1996年被 提出，当前的白皮书 版本是1.0。 系统部署 目的是把数据挖掘的 过程标准化, 使数据挖 掘项目的实施速度更 快、成本更低、更可 靠并且更容易管理。
第十一章-序列模式挖掘
相关概念及定义
以商品交易为例子，数据源是一个给定的由客户交易 组成的大型数据库，每个交易由客户号(customerid)，交易时间以及在交易中购买的项组成。 项集(itemset):由项(item)组成的一个非空集合。 序列(sequence):是一列排好序的项集。
频繁项集
映射成
(30),(90)
{(30)}{(90)}
{1},{5}
(10,20),(30),(40,60,70) {(30)}{(40)(70)(40,70)} {1},{2,3,4}
(30,50,70)
{(30)(70)}
{1,3}
(30)(40,70)(90) {(30)}{(40)(70)(40,70)}{(90)}{1}{2,3,4}{5}
第十一章 序列模式挖掘
序列挖掘或称序列模式挖掘，是指从序列数据库中发现 蕴涵的序列模式。时间序列分析和序列模式挖掘有许多 相似之处，在应用范畴、技术方法等方面也有很大的重 合度。但是，序列挖掘一般是指相对时间或者其他顺序 出现的序列的高频率子序列的发现，典型的应用还是限 于离散型的序列。
序列模式挖掘最早是由Agrawal等人提出的，它的最初 动机是针对带有交易时间属性的交易数据库中发现频繁 项目序列以发现某一时间段内客户的购买活动规律。
模式识别与数据挖掘期末总结
模式识别与数据挖掘期末总结
第一章概述
1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。
2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测
4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、
5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。
6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。
7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。
8.分类典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归
9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性
数据挖掘基本算法2课件
6.2.2 定量分析预测
• （1）时间序列分析法 • （2）回归预测 • （3）非线性预测 • （4）灰色预测模型GM(1,1) • （5）组合预测
7 第8页，共88页。
（1）时间序列分析法
• 时间序列分析法的原始数据要求： 1）在时间上具有连续性； 2）数据之间的可比性； 3）可以采取交叉预测。 • 时间序列可划为四种变化特征：趋势性（T）、季节性
ρ称为分辨率，0<ρ<1，一般取ρ=0.5。
对单位不一，初值不同的序列，在计算相关系数前应首先进行 初始化，即将该序列所有数据分别除以第一个数据。
21 第22页，共88页。
（4）灰色预测模型
• 关联度
X 0 和 Xˆ 0 的关联度为：
r 1 n k
n k 1
22 第23页，共88页。
（4）灰色预测模型
24 第25页，共88页。
（4）灰色预测模型
• 第二步：求序列差
2 0,0.1155,0.1992,0.2335 3 0,0.0225,0.1059,0.1146 4 0,0.0674,0.1185,0.2148
• 第三步：求两极差
M max max i k 0.2335 m min min i k 0
• 例6.5 一个计算关联度的例子
• 工业、农业、运输业、商业各部门的行为数据如下：
研究生课件【数据挖掘】第六章 时间序列和序列模式挖掘
从数学意义上来讲，如果我们对某一过程中的某一变量进 行X(t)观察测量，在一系列时刻t1，t2，…，tn（t为自变量， 且t1<t2<…，<tn）得到的离散有序数集合Xt1，Xt2，…， Xtn称为离散数字时间序列。设X(t)是一个随机过程，Xti (i=1，2，…，n)称为一次样本实现，也就是一个时间序列。
时间序列有关概念
时间序列的研究必须依据合适的理论和技术进行， 时间序列的多样性表明其研究必须结合序列特点来 找到合适的建模方法。
一元时间序列：如某种商品的销售量数列等，可以通过单变量随 即过程的观察获得规律性信息。
多元时间序列。如包含气温、气压、雨量等在内的天气数据，通 过多个变量描述变化规律。时间序列挖掘需要揭示各变量间相互 依存关系的动态规律性。
加法模型：yt = Tt + St + Ct + Rt。 乘法模型：yt = Tt·St·Ct·Rt。 混合模型：yt = Tt·St + Rt 或yt = St + Tt·Ct·Rt。
时间序列预测的常用方法(续)
随机时间序列预测方法
通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以 预测未来值。
序列模式挖掘算法的分析秦晓薇
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 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.
中科大模式识别第6章介绍
S n S n1S, 当n 1时 字母表的传递闭包：
S S S 2 S3 ... 字母表的自反传递闭包：
S* S 0 S S 2 S 3 ...
§6.2 形式语言基础
若干概念
符号串（链、句子）：由S中的符号组成的任意有穷序列。 符号串的长度：符号串中所包含的字符的个数。 x 符号串的链接：将两个符号串首尾链接形成的新符号串。 xy xy x y
§6.2 形式语言基础
若干概念
关系的n次幂：
设R是A上的二元关系，则Rn可如下递归定义： 1. R0 = {(a, a) | a ∈ A} 2. R1 = R 3. Rn = Rn-1 。R (n = 2, 3, …)
R R R 2 R 3 ... R * R 0 R R 2 R 3 ...
如何解决上述困难？ 利用模式本身所具有的结构信息 一个复杂模式通常由若干个子模式所组成； 一个子模式又由若干个更简单的子模式或模式基元组成。
不需要作进一步分解的最简单的子模式
§6.1 模式基元和模式结构的表达
一个复杂模式通常由若干个子模式所组成； 一个子模式又由若干个更简单的子模式或模式基元组成。
N T
一些约定
S N T
大写的拉丁字母 小写的拉丁字母 小写的希腊字母 导出=推导=派生
非终结符 终结符 由非终结符和终结符组成的串
数据挖掘原理
12
6.2.2 数据挖掘的对象:
• 根据信息存储格式“用于挖掘的对象有 关系数据库;面向对象数据库;数据仓库; 文本数据;多媒体数据库;以及全球网 web数据. • 目前"用于数据挖掘的数据源主要是关系 数据库;数据仓库和全球网web数据.
13
6.2.3
• • • • •
数据挖掘的任务
主要有: 1.数据约简 2.分类 3.聚类 4.关联规则发现
3
数据挖掘的发展
• “从数据中发现有用模式”历来有很多称法，如:
• • • • • • 数据挖掘（data mining） 知识提取(knowledge extraction) 信息发现(information discovery) 信息收获(information harvesting) 数据考古(data archaeology) 数据模式处理(data pattern processing)
6
DM系统的体系结构
（1）DW 的步骤： 数据准备： 数据集成 数据选择 预分析 挖掘 表述 评价 （2）DW 系统的结构：
用户界面
结果输出
数据挖掘核心
知识库
ODBC或其他专用数据库接口
数据仓库
数据库
文件系统
其他 数据源 7
6.2 数据挖掘的过程
6.2.1 数据挖掘步骤: 第一步:数据准备; 第二步:数据挖掘 第三步:评价 第四步:巩固和运用 6.2.2 数据挖掘的对象:
第六章、核酸与蛋白质序列分析2
重复序列还常常会搅乱其它分析，特别是
在数据库搜索中。
09.04.2021
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
所用程序 （1）CENSOR http://www.girinst.org/censor/ （2）Repeatmasker http://www.repeatmasker.org/
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
7、终止信号分析
http://l25.itba.mi.cnr.it/~webgene/wwwHC polya.html
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8、基因定位分析
第六章、核酸和蛋白质序列分析
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这三种阅读顺序称为阅读框（reading frames）
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
一个开放阅读框（ORF,open reading frame）是一个没有终止编码的密码子序列。
原核基因识别任务的重点是识别开放阅读框， 或者说识别长的编码区域。
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
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第六章、核酸和蛋白质序列分析
（2）SIM4：http://pbil.univ-lyon1.fr/sim4.php
数据挖掘智慧树知到答案章节测试2023年青岛大学
第一章测试
1.数据挖掘就是从大量的、（）数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知
道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。（）。
A:不完全的
B:随机的
C:模糊的
D:有噪声的
答案:ABCD
2.互联网本身具有（）的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来
了革命性的突破。（）。
A:快速性
B:数字化
C:互动性
D:共享
答案:BC
3.KDD和数据挖掘可以应用在很多领域中，它们具有如下一些公共特征：
（）。
A:数据利用非常不足
B:在开发知识发现系统时，领域专家对该领域的熟悉程度至关重要
C:最终用户专门知识缺乏
D:海量数据集
答案:ABCD
4.大数据的特征有（）。
A:Velocity
B:Value
C:Variety
D:Volume
答案:ABCD
5.从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（）。
A:数据收集
B:数据挖掘
C:结果的解释评估
D:数据整理
答案:BCD
第二章测试
1.不完整数据的成因有（）。
A:数据收集的时候就缺乏合适的值
B:其他
C:人为/硬件/软件问题
D:数据收集时和数据分析时的不同考虑因素
答案:ACD
2.处理空缺值的主要方法有（）。
A:使用属性的平均值填补空缺值。
B:忽略元组
C:使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。
D:使用一个全局常量填补空缺值
答案:ABCD
3.给定一个数值属性，怎样才能平滑数据，去掉噪声？（）。
A:回归
B:聚类
C:分箱（binning）
D:计算机和人工检查结合
答案:ABCD
4.数据集成时需解决的三个基本问题为（）。
A:模式集成的过程中涉及到的实体识别问题
B:冗余问题
第6章 大数据分析与数据挖掘-大数据-李联宁-清华大学出版社
• 数据集成工具用于从企业应用程序和事务型数据库 中提取、转换和加载数据到一个临时区域，在这个 临时区域进行数据质量检查和数据标准化，数据最 终被模式化到整齐的行和表。
6.1 大数据的分析及应用
第6章 大数据分析 与数据挖掘
学习任务
1 大数据的分析及应用
2
数据挖掘技术
3
商业智能与数据分析
4 大数据营销业务模型
5 社C会lic媒k t体o a的dd分t析itle预in测h技ere术
百度文库
学习任务
6
案例之六：如何用大数据看风 水？星巴克和海底捞的选址
6.1 大数据的分析及应用
6.1.1 数据处理和分析的发展 1. 传统方式的数据处理和分析 • 传统上，为了特定分析目的进行的数据处理都是基
6.1 大数据的分析及应用
图6.1 传统的数据处理/分析资料
6.1 大数据的分析及应用
2. 大数据处理和分析的新方法 • 存在多种方法处理和分析大数据，但多数都有一些
共同的特点。即他们利用硬件的优势，使用扩展的 、并行的处理技术，采用非关系型数据存储处理非 结构化和半结构化数据，并对大数据运用高级分析 和数据可视化技术，向终端用户传达见解。 • 在大数据的数据挖掘分析领域中，最常用的四种数 据分析方法是：描述型分析、诊断型分析、预测型 分析和指令型分析。
数据挖掘知到章节答案智慧树2023年青岛大学
数据挖掘知到章节测试答案智慧树2023年最新青岛大学
第一章测试
1.数据挖掘就是从大量的、（）数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知
道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。（）。
参考答案:
不完全的
;随机的
;模糊的
;有噪声的
2.互联网本身具有（）的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来
了革命性的突破。（）。
参考答案:
数字化
;互动性
3.KDD和数据挖掘可以应用在很多领域中，它们具有如下一些公共特征：
（）。
参考答案:
数据利用非常不足
;在开发知识发现系统时，领域专家对该领域的熟悉程度至关重要
;最终用户专门知识缺乏
;海量数据集
4.大数据的特征有（）。
参考答案:
Velocity
;Value
;Variety
;Volume
5.从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（）。
参考答案:
数据挖掘
;结果的解释评估
;数据整理
第二章测试
1.不完整数据的成因有（）。
参考答案:
数据收集的时候就缺乏合适的值
;人为/硬件/软件问题
;数据收集时和数据分析时的不同考虑因素
2.处理空缺值的主要方法有（）。
参考答案:
使用属性的平均值填补空缺值。
;忽略元组
;使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。
;使用一个全局常量填补空缺值
3.给定一个数值属性，怎样才能平滑数据，去掉噪声？（）。
参考答案:
回归
;聚类
;分箱（binning）
;计算机和人工检查结合
4.数据集成时需解决的三个基本问题为（）。
参考答案:
模式集成的过程中涉及到的实体识别问题
;冗余问题
;数据集成过程中数值冲突的检测与处理
5.常用的数据转换方法有（）。
参考答案:
第六章：序列模式识别--序列模式识别
BLOCK -> PSSM 第一种PSSM 第一种PSSM
二十种 氨基酸
代表每一列
矩阵中的数值：当前位置上， 矩阵中的数值：当前位置上，某 种氨基酸出现的频率的log值 种氨基酸出现的频率的 值
第二种PSSM 第二种PSSM
每一个位置上显示每种氨基酸或者碱基出现 的频率
四种碱基 碱基的位置
Odds Ratio
第六章： 第六章：序列模式识别
生物信息学：预测
生物信息学核心目标之一： 生物信息学核心目标之一：预测 生物信息学工具的最常见作用： 生物信息学工具的最常见作用：预测 贝叶斯的哲学理念)： 基本假设(贝叶斯的哲学理念 基本假设 贝叶斯的哲学理念 ：我们能够通过对 已知世界的观察，总结经验， 已知世界的观察，总结经验，并以此来预测未知 世界已经存在或者即将发生的事物/事件 事件。 世界已经存在或者即将发生的事物 事件。 在生物信息学中的应用：对现有的数据， 在生物信息学中的应用：对现有的数据，使用合 适的算法，进行训练，构建计算模型和计算工具， 适的算法，进行训练，构建计算模型和计算工具， 预测未知的现象
常用的检验指标
1. 敏感性 (Sensitivity, Sn)
实际阳性数据中， 实际阳性数据中，能够准确预测的比例是多少
2. 特异性 (Specificity, Sp)
实际阴性数据中， 实际阴性数据中，能够准确预测的比例是多少
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根据数据集的不同分布方式，Aprior类算法又可以分为 水平格式算法和垂直格式算法。
水平分布的数据集是由一系列序列标识符和序列组成， 对应的算法有AprioriAll、AprioriSome、DynamicSome 和GSP，其中AprioriSome和DynamicSome只求最大序 列模式。 垂直分布的数据集是由一系列序列标识符（SID）、项 集和事件标识符（TID）组成，对应的算法有SPADE等。
2. 经典的序列模式挖掘算法
（1）候选码生成—测试框架的序列挖掘算法
候选码生成—测试框架基于Apriori理论，即序列模 式的任一子序列也是序列模式，这类算法统称为Aprior 类算法。
主要包括AprioriAll、AprioriSome、DynamicSome、 GSP和SPADE算法等。
这类算法通过多次扫描数据库，根据较短的序列模 式生成较长的候选序列模式，然后计算候选序列模式的 支持度，从而获得所有序列模式。
长度为k的频繁序列称为频繁k-序列。
6.1.2 序列模式挖掘算法
1. 什么是序列模式挖掘
序列模式挖掘的问题定义为：给定一个客户交易数据 库D以及最小支持度阈值min_sup，从中找出所有支持度 计数不小于min_sup的序列，这些频繁序列也称为序列模 式。
有的算法还可以找出最大序列，即这些最大序列构成 序列模式。
基于水平格式的Apriori类算法将序列模式挖掘过程分为 5个具体阶段，即排序阶段、找频繁项集阶段、转换阶段、 产生频繁序列阶段以及最大化阶段。
6月10日 6月15日 6月20日
6月2Fra Baidu bibliotek日
6月25日 6月30日 7月25日
30 80
10，20 30
40，60，70
30，50，70
30 40，70
80
s5
6月12日
80
序
客户号
客户序列
列
s1
<{30}，{80}>
数
s2
<{10，20}，{30}，{40，60，70}>
S
据 库
s3
<{30，50，70}>
定义6.5 如果一个序列s不包含在序列数据库S中的任何其 他序列中，则称序列s为最大序列。
定义6.6 一个序列α的支持度计数是指在整个序列数据 库S中包含α的序列个数。即：
supportS(α)=|{(SID，s)| (SID，s)∈S ∧α是s的子序列}|
其中，|·|表示集合中·出现的次数。若序列α的支持度计数 不小于最小支持度阈值min_sup，则称之为频繁序列，频繁 序列也称为序列模式。
3. 经典算法比较分析
算法
是否产生候选 存储结构 数据库是否缩 原数据库扫描
序列
减
次数
AprioriAll
是
Hash树
否
最长模式长度
GSP
是
Hash树
否
最长模式长度
SPADE
是
序列格
是
3
PrefixSpan
否
前缀树
是
2
算法 执行 循环 循环 递归 递归
6.2 Apriori类算法
6.2.1 AprioriAll算法
s4
<{30}，{40，70}，{80}>
s5
<{80}>
定义6.4 对于序列t和s，如果t中每个有序元素都是s中一 个有序元素的子集，则称t是s的子序列。
形式化表述为，序列t=<t1，t2，…，tm>是序列s=<s1， s2，…，sn>的子序列，如果存在整数1≤j1<j2<…<jm≤n，使得
t1 s j1 ，t2 s j2 ，…，tm s jm 。
如果t是s的子序列，则称t包含在s中。
例如序列<{2}，{1，3}>是序列<{1，2}，{5}，{1，3，4}> 的子序列，因为{2}包含在{1，2}中，{1，3}包含在{1，3，4}中。
而<{2，5}，{3}>不是序列<{1，2}，{5}，{1，3，4}>的子 序列，因为前者中项2和项5是一次购买的，而后者中项2和项5 是先后购买的，这就是区别所在。
（2）模式增长框架的序列挖掘算法
模式增长框架挖掘算法的最大特点：
在挖掘过程中不产生候选序列，通过分而治之的思想， 迭代的将原始数据库进行划分，同时在划分的过程中动态的 挖掘序列模式，并将新发现的序列模式作为新的划分元，进 行下一次的挖掘过程，从而获得长度不断增长的序列模式。
主要有FreeSpan和PrefixSpan算法。
第6章 序列模式挖掘
序列数据是由有序元素或事件的序列组成的，可以 不包括具体的时间概念，序列数据的例子有客户购物序 列、Web点击流和生物学序列等。
这类数据处理的不是一个时间点上的数据，而是大 量时间点上的数据，因而具有自身的特殊性。
6.1 序列模式挖掘概述
6.1.1 序列数据库
设I={i1，i2，…，in}是所有项的集合，在购物篮例子 中，每种商品就是一个项。项集是由项组成的一个非空集 合。
定义6.1 事件（events）是一个项集，在购物篮例子中， 一个事件表示一个客户在特定商店的一次购物，一次购物 可以购买多种商品，所以事件表示为（x1，x2，…，xq）， 其中xk（1≤k≤q）是I中的一个项，一个事件中所有项均不 相同，每个事件可以有一个事件时间标识TID，也可以表 示事件的顺序。
对于含有n个事件的序列数据库S，其中k-序列总数 为 Cnk，因此，具有9个事件的序列包含 C91 + C92+…+ C99 =29-1=511个不同的序列。
序列模式挖掘可以采用蛮立法枚举所有可能的序列， 并统计它们的支持度计数。但计算量非常大。
AprioriAll本质上是Apriori思想的扩张，只是在产生候 选序列和频繁序列方面考虑序列元素有序的特点，将项集的 处理改为序列的处理。
定义6.2 序列（sequence）是事件的有序列表，序列s记 作<e1，e2，…，el>，其中ej（1≤j≤l）表示事件，也称为s的元 素。
通常一个序列中的事件有时间先后关系，也就是说，ej （1≤j≤l）出现在ej+1之前。序列中的事件个数称为序列的长度， 长度为k的序列称为k-序列。在有些算法中，将含有k个项的 序列称为k-序列。
定义6.3 序列数据库（sequence databases）S是元组<SID， s>的集合，其中SID是序列编号，s是一个序列，每个序列由若 干事件构成。
在序列数据库中每个序列的事件在时间或空间上是有序排 列的。
客户号SID
交易时间TID
商品列表（事件）
交
s1
易
数
据
s2
库
D
s3
s4
6月25日 6月30日