基于位置数据的闭合序列模式挖掘算法

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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
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｏｓｌｅｈｅｃｓｆｅｅｔｄｙｓａｎｎｒｊｃｏａａａｅｌｋｎｒｏａｆｑｅｔｔｍａｄｐｏｕｓｒｃ：Ｉｒｅｔｏｖｅｄｆｔｏｐａｅｌｃｎｉｇｐｏｔｎｄｔｂｓｏｉｇｆｃｌｒｕｎｉｎｒｄ－ｔｅｒｅｉｏｏｌｅｅｃｇｍｎｎｒｅｎｍｅｆｕｌａｄｐｏｃｄｔａｅｒｘｐｎａｏｔｍ，ｈｓａｅｒｐｓｄｔｅＳＭ—ＩＴａｇ— ｉ，ｉｉｇｌｇｕｂｒｐｉｔｒｊｔａｂｓｓｉＰｅＳａｌｒｈｔｉｐｐｒｏｏｅｈＰＬＰｌｏｎａｏｄｃｅｅａｎｆｉｇｉｐｒｈｒｅｕｎｉａｔｎｍｎｎ．Ｂｏｎｃｎｅ２ｓｑｅｃＴ（ａｔｔｍｐｓｉａｌ）ｔｅａｏｔｍｆｎｅｉｍｆｑｅｔｌｔｒｉｉｇｙｃｎｅｔｇｔ－ｕｎｅｕＰ１ｓｉｏｉｏｔｂｅ，ｈｇｒｈｕｄｔｔｏｓａｐｅｉｈｅｅｔｎｌｉｏｈｎｘｉｍｏｅｓｑｅｃ，ｅｉｄｓｑｅｔｌａｅｒｗｈｎｖｉｄｒｐａｄｙｓａｎｎｒｅｔｎｄｔａｅＡｅａｅｔｔｔｕｎｅｒａｚｕｎａｐｔｒｇｏｔｄａｏｅｅｅｔｌｎｉｇｐｏｃｉａａｓ．ｔｈｍｅｅｆｈｅｌｅｅｉｔｎａｄｅｃｊｏｂｔｓｔ，ｔｓｏｌｖｉｒｄｃｇａｄｍｎｎｒｅｎｍｅｆｕｌａｄｐｏｃｄｔｂｓｓｙｈｃｉＬＦＴ（ａｅｌｔ — ｉｍｅｉａｏｃｕａｏｐｏｕｉｎｉｉｇｌｇｕｂｒｐｉｔｒｅｔａａａｅｅｋｎＳＩＰｓｍｓｉｌｄｄｎａｏｄｃｅｊｂｃｇａｔｍｆｓｐｓｉｂｅｒｒｏｐｕｉｇｘｅｍｎｓｓｏａｔｅａｏｔｍｉｅｆｔｅｅｒｏｉｏｔｌ）ｐｏｒｎｎ．Ｅｐｒｅｔｈｗｔｔｈｌｒｈｆｃｖ．ｉｔｔｎａｉｔｉｈｇｉｓｅｉＫｅｏｄ：ｄｔｍｎｎ；ｓｑｅｔｌａｔｉｉｇｐｓｉｆｒｔｎｐｏｃｄｄｔａｅｙｗｒｓａｉｉｇｅｕｎｉｔｒｍｎｎ；ｏｉｏｉｏｉ；ｒｅｔａｂｓａａｐｅｎｔｎｎｍａｏｊｅａ

数据挖掘中的序列模式挖掘算法研究

数据挖掘中的序列模式挖掘算法研究序列模式挖掘是数据挖掘领域中的一个重要任务，它可以发现数据集中的有序事件或项之间的关联规律。

这些事件或项按照特定的顺序出现，形成序列，而序列模式挖掘算法的作用就是从大量的序列数据中发现频繁出现的序列模式。

该算法在许多领域中具有广泛的应用，如市场篮子分析、基因序列分析和用户行为分析等。

一、序列模式挖掘算法的定义序列模式挖掘算法是一种从序列数据中发现频繁序列模式的方法。

序列模式由项集和时间顺序组成，它描述了事件或项按照一定次序出现的规律。

序列模式挖掘算法通过对序列数据进行扫描，发现出现频率较高的序列模式，并根据模式的频率和长度进行排序和筛选。

二、常用的序列模式挖掘算法1. Apriori算法Apriori算法是最早被提出的序列模式挖掘算法之一，它源自关联规则挖掘中的Apriori算法。

在序列模式挖掘中，Apriori算法通过对候选模式进行逐层筛选，从而找到频繁出现的序列模式。

然而，由于Apriori算法需要生成大量的候选模式，并对每个候选模式进行计数，导致算法的效率较低。

2. GSP算法GSP（Generalized Sequential Pattern）是一种改进的序列模式挖掘算法，它能够处理多个项同时出现的情况。

与Apriori算法相比，GSP算法使用树形结构表示序列模式，通过多次扫描序列数据并将频繁模式添加到树中，从而找到频繁序列模式。

GSP算法充分利用了序列数据中的时间顺序信息，具有较高的挖掘效率。

3. PrefixSpan算法PrefixSpan算法是一种基于前缀投影的序列模式挖掘算法，它通过对序列数据进行前缀投影，并递归地寻找频繁序列模式。

PrefixSpan算法通过查找数据中的所有前缀，并根据前缀的出现次数生成新的候选模式。

与Apriori算法和GSP算法相比，PrefixSpan算法在挖掘长序列模式时具有明显的优势。

三、序列模式挖掘算法的应用1. 市场篮子分析序列模式挖掘在市场篮子分析中具有重要的应用。

序列模式挖掘算法

一、序列模式简介
例子1：在两年前购买了Ford 牌轿车的顾客，很有可能在今年采取贴旧换新的购车行动
例子2：在购买了自行车和购物篮的所有客户中，有 70%的客户会在两个月后购买打气筒
一、序列模式简介
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、序列模式简介
符号化表示：设 = <a1a2…an>， = <b1b2…bm>，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，记为序列在序列数据库S中的支持数为序列数据库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
二、GSP算法
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 通过连接操作和剪切操作生成长度为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数，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
三、PrefixSpan算法
例子： <a(abc)(ac)d(cf)>
<a> <aa>
a(ab) a(abc)
<ab>
<(abc)(ac)d(cf)> <(_bc)(ac)d(cf)>

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。

数据挖掘中的序列模式挖掘算法研究

数据挖掘中的序列模式挖掘算法研究数据挖掘，作为当今信息时代的一项重要技术，旨在通过对大量数据进行分析和挖掘，帮助人们发现其中隐藏的有价值的信息和模式。

而序列模式挖掘算法，则是数据挖掘在时间序列数据中应用的一种重要方法。

本文将探讨序列模式挖掘算法的研究现状和发展趋势。

一、序列模式挖掘的定义和应用领域序列模式挖掘是指对时间序列数据中出现的物体、事件或活动序列进行挖掘，并找出其中的模式或规律。

它可以应用于众多领域，如市场营销、生物信息学、交通运输等。

例如，在市场营销领域，序列模式挖掘可以帮助企业分析客户的购买行为序列，从而预测客户的购买偏好，为企业的精准营销提供支持。

二、序列模式挖掘算法的分类目前，研究者们已经提出了多种序列模式挖掘算法，其中较为经典的有Apriori、PrefixSpan和GSP算法等。

Apriori算法是一种基于频繁项集的序列模式挖掘算法，它通过对候选序列的逐步扩展和验证，确定频繁序列模式。

而PrefixSpan算法则是一种基于前缀投影的序列模式挖掘算法，它利用序列数据库的前缀信息进行模式挖掘，具有较高的效率。

GSP算法则是一种基于递归的序列模式挖掘算法，它通过递归地计算频繁子序列来找出频繁序列模式。

三、序列模式挖掘算法的优化与发展尽管已有多种序列模式挖掘算法被提出并得到了广泛应用，但仍存在着一些挑战和问题。

例如，算法效率低下、对长序列的挖掘能力弱等。

因此，很多研究者致力于提出更高效和优化的序列模式挖掘算法。

一种常见的优化方法是采用预处理技术，如压缩和索引技术，以减少数据挖掘的时间复杂度。

此外，一些研究者还结合其他机器学习和数据挖掘技术，如深度学习和神经网络，来进一步提高序列模式挖掘算法的准确性和效率。

四、序列模式挖掘算法的未来研究方向随着数据挖掘技术的不断发展和应用领域的拓展，序列模式挖掘算法面临着更多的挑战和机遇。

未来的研究方向可以从以下几个方面展开：一是加强对长序列的挖掘能力，提高算法对复杂序列模式的发现和分析能力；二是结合多源数据，如文本、图像和传感器数据等，挖掘更多样化的序列模式；三是解决数据的缺失和噪声问题，在不完整和噪声数据上进行准确的序列模式挖掘。

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。

基于数据流频繁闭合模式的挖掘

０引言
数据流是一种持续、有序、断变化、不快速且数据量巨大的数据形式。随着计算机网络应用的发展，越来越多的应用
领域处理的数据都以数据流的形式传输。由于数据流的无限性和流动性，传统的数据挖掘算法在数据流中并不适用，发现数据流中的频繁模式是数据流挖掘中最基本的问题之一。在动态数据流环境下，数据流挖掘窗口模型主要有三种：快照窗口、界标窗口和滑动窗口… 。目前大部分频繁模式挖掘算法都是针对快照窗口或界标窗口的Ｊ。而针对滑动窗口的算法相对较少，中Ｆ —ｔａ其ＰＳｒｍ算法最为经典。该算ｅ法提出了倾斜滑动窗口概念，使用Ｆ —ｒａ并Ｐｓｅｍ数据结构来保ｔ存频繁模式及其时间倾斜滑动窗口，用Ｆ —ｒａ结构可以利Ｐｓｅｍｔ挖掘多种时间粒度的频繁项集。通常，滑动窗口中频繁模式的数量很大，以理解与运难用。文献［］出了频繁闭合模式的概念，唯一地决定所５提它有频繁模式的准确支持率，并且尺寸比频繁模式集小几个数量级。随后，许多频繁闭合模式挖掘算法被提出，是，但大多数都是针对传统固定数据集的，在动态的数据流环境下难以
— —
ｍｉｉｈｅｕｎｔｃｏｅａｔｒｓｆｏｓｉｉｎｄｗ．Ｔｈａｉｎｄｗｆａｓｉｎｇｗｉｄｏｗａｅｅｓａｐｔｎｇｕｎｔｎｎｇｔｅｆｑｅｌｓｄｐｔｅｍｌｄｎｇｗｉｏｒｎｒｅｂｓｃｗｉｏｏｌｄｉｎｗｓｓ￣ｄａｎｕｄａｉｉｉｈｓａｇｒｔｍ．ＡｎａｌｏｅｉｆｅｅｔｌｓｄａｔｒｓｆｅｅｙｂｉｗｉｄｏｗｅｅｎｔｉｏｉｈｌｄｌｐｔｎｔａｒｑｕｎｃｏｅｐｔｅｏｖｒａｓｃｌｎｎｗｒｍｉｄｙｈｅｍｐｒｖｄｎｅｂｔｉｏｅＣＨＡＲＭｌｏｈａｇｒｔｍ．Ｔｈｓｔｒｓｗｅｔｒｄｉｗａａｓｒｔｒ．Ａｎｈｒｑｕｎｔｃｏｅｔｅｓｉｌｄｎｎｗｏｌｅｉｏｅｐａｔｎｒｓｏｅｎａｎｅｄｔｔｕｃｕｅｅｅｄｔｅｆｅｅｌｓｄｐａｔｒｎａｓｉｉｇｗｉｄｏｃｕｄｂｎｒｐｄｙｆｕｄｂｓｄｏｈｅｎｅｄｔｔｕｔｅａｉｌｏｎａｅｎｔｗａａｓｒｃｕｒ．Ｔｈｅｅｐｅｍｅｔｅｕｔｓｏｈｅｓｂｌｔｎｄｅｆｃｉｅｅｓｏｈｇｒｔｍ．ｘｒｎａｒｓｌｈｗｓｔｅｆａｉｉｉｙａｆｅｔｖｎｓｆｔｅａｏｉｈｉｌｌＫｅｙｗｏｒｓ：ｄｔｔｅｍ；ａｓｃａｉｎｒｌ；ｓｉｉｇｗｉｄｗ；ｆｅｕｎｔｃｏｓｄｐｔｅｓｄａａｓｒａｓｏｉｔｏｅｌｄｎｎｏｕｒｑｅｌｅａｔｒｎ

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。

序列模式挖掘算法综述

收稿日期：２００６一ｌ一３Ｏｌ
基金项目：国家自然科学基金资助项目（０７００；国家科技基础条件平台项目（０４Ａ２３０；江苏省自然科学基金资助６６３６）２０ＤＫ０１）项目（Ｋ２００７；苏省高校 “ 蓝工程 ” 秀青年骨干教师和扬州大学 “ 世纪人才工程 ” 秀青年骨干教师基金Ｂ０５４）江青优新优资助项目
ｔｒｓ算法．以上这些都是基于Ａｒｒ的水平格式的序列模式挖掘或者与时间相关的频繁模式挖ｅｎ）ｐｉｉｏ
掘．后来，ＡＩ提出了一种基于垂直格式存储的序列模式挖掘方法ＳＡＤＺＫＩ］ｓＰＥ算法，算法由基于该垂直格式的频繁项挖掘演化而来．近几年，ＨＡＮ等人［又提出一种基于投影的模式增长算法 —— ７Ｆｅｓａｒｅｐｎ算法［，该算法改进后为Ｐｅｉｐｎ算法［，能进一步提高．ＭＡＮＮＩＡ等人Ｌ提出的８］ｒｆＳａｘ９性］Ｉ１们挖掘频繁序列片段问题，ＲＡＳ等人Ｃｑ］出的基于规则表达式约束的序列模式挖掘，ＧＡＯＦＩＡＫＩｎＺ提还有关于序列模式挖掘研究的一些扩展，序列模式闭项挖掘Ｅ、行挖掘Ｅ引、布式挖掘［多如 ” 并分１、维度序列模式挖掘和近似序列模式挖掘Ｄ］，有这些对后来研究序列模式挖掘［。都有一定的ｇ所等２。影响．本文重点对典型的序列模式挖掘算法进行详细的描述、分析和比较．

数据挖掘中的序列模式挖掘算法

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。

基于相邻频繁模式段的闭合序列模式挖掘算法

文章编号：０２８３（０８１－１８０文献标识码：中图分类号：Ｐ１１０ — ３１２０）１０４ — ４ＡＴ３１
ｌ引言
从生物序列中进行频繁模式挖掘是研究生物序列结构和功能的重要方法。传统生物序列分析方法大多是基于序列比对，然而序列比对有其很大的缺点，即所比对的序列必须是同源性，否则比对的代价会很大效率很低。利用序列模式挖掘的
维普资讯
１８２０，４１）４０８４（１
ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｎｐｌａｉｓ计算机工程与应用ｏｐ￣ｎｉｅｒｇａｄＡｐｉｔｎｎｃｏ

基于相邻频繁模式段的闭合序列模式挖掘算法
ｏｔｉｅｙｃｍｂｎｎｅａｏｅｓｇｎｓａｈａｉｅｅｉｇｔｅｎｌｓｄａｔｒｓＴｒｕｈｅｌｇｗｉｈｅｌｐｏｅｎｂａｎｄｂｏｉｉｇｔｂｖｅｍｅｔ，ｔｔｅｓｍｅｔｈｍｅｄｌｔｈｕｃｏｅｐｔｎ．ｈｏｇｄａｉｔｔｅｒａｒｔｉｎｅｎｈｆｍｉａａａｅ，ｓｐｏｅａｈｇｒｈｃｎｄａｔｉｌｇｅｕｎｅｄｔｆｃｅｔ．ａｌｄｔｂｓｉｉｒｖｄｔｔｔｅａｏｉｍａｅｌｗｉｂｏｏｓｑｅｃａａｅｉｉｎｌｙｔｈｌｔｈｙｆｙ
ｃａａｔｒ．ｓｄｏｈｓｈａｔｒ，ｈｕｈｒｄｖｌｐＪｉｅｌｓｄａｔｒＳｇｎｐｒａｈ，ｃｓ，ｏｎｎｌｓｄｐｔｒｓｈｒｃｅＢａｅｎｔｅｅｃａｃｅｔｅａｔｏｅｅｏｏｎｄＣｏｅＰｔｎｅｍｅｔａｐｏｃｊＰｆｒｍｉｉｇｃｏｅａｔｎｓｒｓｅｅ

有效挖掘闭合组合序列模式

（京擎天科技有限公司南京２００）南１０２。
摘要序列模式的挖掘是近年来的研究热点之一，目前很多研究都集中在闭合频繁项集与闭合序列模式的挖掘，较
少涉及更加复杂、有重要应用价值的组合序列模式。针对任意长度和任意组合次数的频繁组合序列模式，出了一种提
ｖｒｅｉｔｇｓｑｅｔｌｐｔｅｎｍｉｉｇａｇｒｔｍｓａｅｄｓｎｄｆｒｃｏｅｔｍｓｔｒｓｍｐｅｃｏｅｅｕｎｉｌａｔｒｓｅ，ｘｓｉｅｕｎｉａｔｒｎｎｌｏｉｎａｈｒｅｉｅｏｌｓｄｉｇｅｅｓｏｉｌｌｓｄｓｑｅｔｔｅｎ，ａｐ
ｃｎｐｏｕｅａｌｆｌｓｄｃｍｐｓｔｅｕｎｉｌａｔｒｓｂｔａｓａｆｉｉｎｌｒｎｅｃｍｐｓｔｐｃｎｉｌｎ — ａｒｄｃｌｏｏｅｏｏｉｓｑｅｔｔｅｃｅａｐｎ，ｕｌｏｃｎｅｃｅｔｙｐｕｅｔｏｏｉｓａｅａｄｓｍｕｔｅｈｅａ
（ｎｉｇＳｎｓｆＴｅｈｏｏｙＣｍｐｎ，ｎｉｇ２００，ｉａ。ＮａｊｉｏｏｔｃｎｌｇｎｏａｙＮａｊ１０２Ｃｈｎ）ｎ
ＡｂｔａｔＳｑｅｔｌａｔｒｉｉｇｈｓｂｅｎｅｓｎｉｌｎｎａｋａｄａｃｉｅｒｓａｃｒａｉｅｅｔｙａｓＨｏ－ｓｒｃｅｕｎｉｔｅｎｍｎｎａｅｎａｓｅｔａｐａｍｉｉｇｔｓｎｎａｔｅｅｒｈａｅｒｃｎｅｒ．ｗｅｖｎ

基于约束的闭序列模式挖掘算法的研究

基于约束的闭序列模式挖掘算法的研究现有的闭序列模式挖掘算法都能有效地挖掘闭序列模式。

然而，随着应用领域的细化，用户对挖掘出来的结果有了更高的要求。

因此，将用户的要求或兴趣转化成一种或多种约束推进到闭序列模式挖掘过程中，来限定挖掘的闭序列模式是序列模式挖掘领域的一个研究重点。

本文针对这些问题，将研究重点放在基于约束的闭序列模式挖掘算法的研究上，这些研究问题在顾客购买行为分析，Web访问模式分析，DNA序列分析等领域都有广泛的应用。

首先，提出一种基于时间约束的闭序列模式挖掘算法。

该算法把时间约束推进到闭序列模式挖掘过程中，在模式增长框架下使用se时间和timeline的概念在前缀模式的投影数据库中挖掘具有时间约束的闭序列模式。

另外，该算法使用了BIDE算法的双向扩展的闭检测技术来挖掘闭序列模式。

在挖掘大型数据库时，该算法的性能优于CTSP算法。

其次，提出一种基于规则表达式约束的闭序列模式挖掘算法。

此算法把规则表达式作为用户的要求推进到闭序列模式挖掘过程中，实现了交互式挖掘。

使用主存索引方法挖掘序列模式，利用hash表进行闭检测。

该算法能够有效地挖掘闭序列模式并且能够满足用户的要求。

最后，提出一种基于规则表达式约束的加权闭序列模式挖掘算法。

该算法把权值约束和规则表达式约束推进到闭序列模式挖掘过程中。

采用主存索引方法，计算每个序列的最小加权支持计数，找到满足最小加权支持计数的序列模式，然后利用hash表进行加权序列模式的闭检测，提高了挖掘效率，其性能优于WCSpan算法。

实验结果表明，本文所提出的算法都能有效地解决各自问题，明显地优于现有的同类算法，实现了预期的研究目标。

基于位图的闭序列模式挖掘的开题报告

基于位图的闭序列模式挖掘的开题报告一、研究背景随着数据量的飞速增长和多样化，序列数据成为了数据挖掘领域一个非常重要的研究方向。

序列挖掘是对有序数据进行分析和挖掘的过程，主要应用于生物医学、金融、交通等领域。

序列模式挖掘是序列挖掘领域的一个核心问题，其目的是在给定序列集合中挖掘出频繁出现的模式。

位图(Bit-map)是一种十分有效的数据结构，可以用来表示二进制位的状态，经常用于大规模数据集的处理。

在序列模式挖掘中，频繁模式通常表示为一个0/1矩阵，矩阵中的每一行代表一个序列或一个交易，而每个元素代表该项集是否出现在相应的序列或交易中。

基于位图的序列模式挖掘算法利用了位图的高效性和压缩能力，将序列数据集转化为位图，在位图上进行挖掘，避免了对整个数据集的多次扫描，既提高了效率又减小了内存占用。

然而，位图方法在处理大规模数据时也面临着性能瓶颈。

序列数据集中常常存在大量的项集，导致构建位图时需要大量的内存。

针对这个问题，近年来出现了一些基于位图的压缩技术，比如Xu等人提出的压缩算法，可以减少位图的大小以及构建和查询时的时间复杂度，提高算法的效率。

二、研究内容和研究方法在本课题中，将以基于位图的闭序列模式挖掘算法为研究对象，旨在解决在大规模数据集上高效的挖掘频繁模式，并利用压缩技术减少内存占用的问题。

其主要内容和方法可归纳为以下几点：1. 探索基于位图的闭序列模式挖掘算法的基础原理及流程，对常见算法进行归纳总结。

2. 调研常见的位图压缩算法，如Xu等人提出的基于位图压缩的算法，探讨应用该算法在序列模式挖掘中的效果。

3. 基于压缩位图技术，设计优化算法，将闭序列模式挖掘转化为在压缩位图上的操作，通过减少位图的大小和查询时的时间复杂度，加快模式挖掘的速度。

4. 在大规模真实数据集上进行实验，对比压缩前后算法的表现，评估算法的效果和可行性。

三、预期结果本研究旨在通过探究基于位图的闭序列模式挖掘算法及其相关压缩技术，提高序列模式挖掘在大规模数据集上的效率和可行性。

一种在生物信息学数据上挖掘闭合模式的高效算法

一种在生物信息学数据上挖掘闭合模式的高效算法生物信息学是一门结合了生物学，计算机科学和统计学等领域的交叉学科，其主要研究内容是生物数据的获取、管理、处理和分析。

在生物信息学领域中，常常需要挖掘数据中的特征模式，这些特征模式对于理解生物体内的相互作用关系以及预测生物体内的新功能具有重要的意义。

而在挖掘数据特征模式的时候，相对来说，闭合模式更有实际应用价值。

闭合模式是指在数据集合中出现次数高于用户指定最小支持度的模式，且其子集在数据集合中的出现次数与该模式的出现次数一样高。

在生物信息学领域中，通过挖掘出闭合模式，可以发现生物学中的相互关系，为生物实验的设计和分析提供理论依据。

由此可以看出，挖掘生物信息学数据中的闭合模式在生物学研究中是十分重要的。

而进行闭合模式的挖掘，一般采用的是Apriori算法，在Apriori算法中，通过在数据集中寻找频繁模式和由频繁模式枚举的候选模式集合，从而得出闭合模式。

但是Apriori算法的时间复杂度非常高，尤其在处理大规模生物信息学数据的时候，因此需要一种更高效的算法。

针对这一问题，研究者们提出了一种基于DFS（深度优先搜索）的高效算法–DFS Close。

在DFS Close算法中，首先基于DFS遍历提取频繁模式，然后将其扩展成闭合模式。

它在提取闭合模式时避免了频繁项集的过程，而是直接在挖掘过程的DFS过程中完成，从而相对来说降低了时间复杂度，提高了算法的效率。

该算法主要的思路是，先在数据集中找出所有的频繁项集，然后对每个频繁项集进行DFS遍历，得出其闭合模式。

具体的实现过程是，从当前频繁项集的最右边的非频繁项开始遍历，遍历到达闭合模式时进行记录，然后继续遍历。

遍历完成后，回退到前一个非频繁项，继续遍历，直到得出算法的所有闭合模式为止。

与Apriori算法不同的是，在DFS Close算法中，在遍历频繁项集时避免了频繁项的枚举过程，而是借助DFS深度遍历过程中的候选集合记录最终得出闭合模式的过程，因此避免了重复计算，提高了算法的效率。

基于位置数据的闭合序列模式挖掘算法

基于位置数据的闭合序列模式挖掘算法
张翠肖;沙金;胡迎新;贾玉锋
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2006(42)14
【摘要】提出一种新的闭合序列模式挖掘算法,该算法利用位置数据保存数据项的序列信息,并提出两种修剪方法:逆向超模式和相同位置数据.为了确保格存储的正确性和简洁性,另外还针对一些特殊情况做处理.试验结果表明,在中大型数据库和小支持度的情况下,该算法比CloSpan算法[8]更有效.
【总页数】4页(P173-175,179)
【作者】张翠肖;沙金;胡迎新;贾玉锋
【作者单位】石家庄铁道学院计算机系,石家庄,050043;石家庄铁道学院计算机系,石家庄,050043;石家庄铁道学院计算机系,石家庄,050043;石家庄铁道学院计算机系,石家庄,050043
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.基于闭合序列模式的减量挖掘算法 [J], 林颖
2.基于相邻频繁模式段的闭合序列模式挖掘算法 [J], 王淼;尚学群;薛贺
3.一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法 [J], 缪裕青;吴孔玲;朱晓雁;苏杰
4.基于二级索引结构无候选项闭合序列模式挖掘算法 [J], 缪裕青;吴孔玲;朱晓雁;
张锦杏
5.基于项位置索引的闭合连续序列模式挖掘算法 [J], 矫春兰;刘建宾
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