数据仓库与数据挖掘PPT第6章 序列模式挖掘
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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。
数据仓库与数据挖掘培训课件.pptx
OLAP软件，以它先进地分析功能和以多维形式提供 数据的能力，正作为一种支持企业关键商业决策的解 决方案而迅速崛起。
OLAP的基本思想是决策者从多方面和多角度以多维 的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间 立体数据。 新的挑战：如何不被淹没在信息的海洋里
OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分 析人员和高层管理人员的决策支持，
OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数 据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询 结果提供给决策制定人。
1993年，国家自然科学基金首次资助复旦大 学对该领域的研究项目。
Why?数据挖掘的社会需求
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
所有企业面临的一个共同问题是：企业数 据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获得 有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从 矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得名。
矿山（数 据）
挖掘工具（算 法）
二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度 急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍。许 多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信 息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数 据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据 中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测 未来的发展趋势。为了充分利用现有信息资源， 从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘技术应 运而生并显示出强大的生命力。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行 抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性信息。
OLAP的基本思想是决策者从多方面和多角度以多维 的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间 立体数据。 新的挑战：如何不被淹没在信息的海洋里
OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分 析人员和高层管理人员的决策支持，
OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数 据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询 结果提供给决策制定人。
1993年，国家自然科学基金首次资助复旦大 学对该领域的研究项目。
Why?数据挖掘的社会需求
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
所有企业面临的一个共同问题是：企业数 据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获得 有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从 矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得名。
矿山（数 据）
挖掘工具（算 法）
二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度 急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍。许 多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信 息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数 据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据 中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测 未来的发展趋势。为了充分利用现有信息资源， 从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘技术应 运而生并显示出强大的生命力。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行 抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性信息。
数据仓库与数据挖掘技术教案PPT
使用第1步找到的频集产生期望的规则 apriori算法的详细介绍见课本。
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
❖ 2 频集算法的几种优化方法
基于划分的方法 基于hash的方法 基于采样的方法 减少交易的个数
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
比如Support(X=>Y )=同时购买商品X和Y的交易数总交易数 同时交易数据集D中具有置信度c，即D中包含X的事务至少有c%同时也包含Y,描述
为：confidence(X=>Y)= 比如购买了商品X，同时购买商品Y可信度，confidence(X=>Y)=同时购买商品X和Y
的交易数购买了商品X的交易数 一般称满足一定要求的规则为强规则。通常称满足最小支持度和最小置信度的关联
X13=(30~40,高,Y, 一般,Y)；X14=(>40,中,N, 很好,N)
6.1 分类规则挖掘
6.1.2 决策树 1．决策树的构造过程
决策树的构造算法：
决策树的构造算法可通过训练集T完成，其中T={<x,cj>}，而 x=(a1,a2,…,an)为一个训练实例，它有n个属性，分别列于属性表 (A1,A2,…,An)中，其中ai表示属性Ai的取值。Cj∈C={C1,C2,…,Cm}为x 的分类结果。从属性表中选择属性Ai作为分类属性；若属性Ai的取值有ki 个，则将T划分为ki个子集，T1,…,Tki，其中Tij={<x,C>|<x,C>}∈T，且x 的属性取值A为第i个值；接下来从属性表中删除属性Ai；对于每一个 Tij(1≤j≤K1)，令T=Tij；如果属性表非空，返回第1步，否则输出。
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
❖ 2 频集算法的几种优化方法
基于划分的方法 基于hash的方法 基于采样的方法 减少交易的个数
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
比如Support(X=>Y )=同时购买商品X和Y的交易数总交易数 同时交易数据集D中具有置信度c，即D中包含X的事务至少有c%同时也包含Y,描述
为：confidence(X=>Y)= 比如购买了商品X，同时购买商品Y可信度，confidence(X=>Y)=同时购买商品X和Y
的交易数购买了商品X的交易数 一般称满足一定要求的规则为强规则。通常称满足最小支持度和最小置信度的关联
X13=(30~40,高,Y, 一般,Y)；X14=(>40,中,N, 很好,N)
6.1 分类规则挖掘
6.1.2 决策树 1．决策树的构造过程
决策树的构造算法：
决策树的构造算法可通过训练集T完成，其中T={<x,cj>}，而 x=(a1,a2,…,an)为一个训练实例，它有n个属性，分别列于属性表 (A1,A2,…,An)中，其中ai表示属性Ai的取值。Cj∈C={C1,C2,…,Cm}为x 的分类结果。从属性表中选择属性Ai作为分类属性；若属性Ai的取值有ki 个，则将T划分为ki个子集，T1,…,Tki，其中Tij={<x,C>|<x,C>}∈T，且x 的属性取值A为第i个值；接下来从属性表中删除属性Ai；对于每一个 Tij(1≤j≤K1)，令T=Tij；如果属性表非空，返回第1步，否则输出。
数据仓库与数据挖掘课件ppt-59页PPT资料
人物：W.H.Inmon
一
章
定义: 数据仓库是面向主题的、集成的、
数 据
具有时间特征的、稳定的数据集合，用以支持经
仓
营管理中的决策制定过程。
库
的 基
A data warehouse is a subject-oriented,integrated,
本
time-variant,and nonvolatile collection of data in support of
一
章
总体框架
数
据
Zachman框架:
仓
库
回答问题
的
基
数据体系结构------数据仓库的内容是什么?
本
概
系统体系结构------存放在什么平台上?
念 技术体系结构------如何实现?
技术体系结构图如下:
抽取、转换、
数据挖掘
第
装载
一
总 线 OLAP
其他工具
章
数据预 处理工具
报表生成器
数
数据集市
前端工具
一
章
Data Schema）表示。
数 据
每一个多维数据模式都是由一个事实表
仓
（Fact Table）和一组维表（Dimension Table）
库
的
组成。
基
本
事实表的主码是组合码，维表的主码是简单
概
念
码，每一张维表中的简单码与事实表组合码中的一
个组成部分相对应。
企业销售数据的多维数据模式图
第
一
章
时间维表
第
一
数据立方体是指由两个或更多个属性即两个
数据仓库与数据挖掘PPT第6章 序列模式挖掘
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。
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。
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。
然后将频繁1-项集映射成连续的整数。例如，将上面得 到的L1映射成表6.4对应的整数。
由于比较频繁项集花费一定时间，这样做后可以减少检 查一个序列是否被包含于一个客户序列中的时间，从而使处 理过程方便且高效。
频繁项集 {30} {40} {70}
{40，70} {80}
映射成整数 1 2 3 4 5
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 易
s1
数
据
s2
库
D
s3
s4
6月25日 6月30日
6月10日 6月15日 6月20日
6月25日
6月25日 6月30日 7月25日
数据挖掘 第6章--挖掘频繁模式、关联和相关性ppt课件
con (A fiB ) d P ( e B |A n ) s cu p ep _ o cr o (A t u B )nt su pp _ o cr o (A t)unt
每个关联规则可由如下过程产生
➢ 对于每个频繁项集L，产生L的所有非空子集
➢ 对于每个非空子集s，如果 suppo_rctou(l)ntmin co_nf则输出规则
最新编辑ppt
4
购物篮分析
关联规则表示
➢ 如果问题的全域是商店中所有商品的集合，则对每种商品都可以用一个布尔量来 表示该商品是否被顾客购买，则每个购物篮都可以用一个布尔向量表示；而通过 分析布尔向量则可以得到商品被频繁关联或被同时购买的模式，这些模式就可以 用关联规则表示（0001001100，这种方法丢失了什么信息？）
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13
• 频繁项集挖掘方法
最新编辑ppt
Apriori算法：通过限制候选产生发现频繁项集
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法
Apriori算法利用的是Apriori性质
➢ 频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的
如果 {beer, diaper, nuts} 是频繁的, {beer, diaper}也是
关联规则的两个兴趣度度量
➢ 支持度 bu(X y,"scom")p u btue(X yr,"ssoft"w ) are ➢ 置信度 [su pp or2% tc,onfid 6% e 0n]ce
最新编辑ppt
5
频繁项集、闭项集和关联规则
频繁项集、闭项集基本概念
➢ k－项集：包含k个项的集合。例如：{牛奶，面包，黄油}是个3－项集 ➢ 项集的频率是指包含项集的事务数 ➢ 如果项集的频率大于最小支持度×D中的事务总数，则称该项集为频繁项集 ➢ 项集X在数据集D中是闭的，即不存在真超项集Y，使得Y与X在D中具有相同的
数据仓库和数据挖掘技术 第6章4关联规则课件
6.3 关联算法
2020/4/24
1
购物篮分析 一个引发关联规则挖掘的典型例子
2020/4/24
2
应用：购物分析
市场购物分析结果将帮助商场内商品应如何合理摆放进行规划设计。 其中一种策略就是将常常一起购买的商品摆放在相邻近的位置，
以方便顾客同时购买这两件商品；如：如果顾客购买电脑的同时常 也会购买一些金融管理类软件，那么将电脑软件摆放在电脑硬件附 近显然将有助于促进这两种商品的销售。 而另一种策略则是将电脑软件与电脑硬件分别摆放在商场的两端， 这就会促使顾客在购买两种商品时，走更多的路从而达到诱导他们 购买更多商品的目的。比如：顾客在决定购买一台昂贵电脑之后， 在去购买相应金融管理软件的路上可能会看到安全系统软件，这时 他就有可能购买这一类软件。 市场购物分析可以帮助商场主管确定那些物品可以进行捆绑减价销 售，如一个购买电脑的顾客很有可能购买一个捆绑减价销售的打印 机。
（1）支持度s：support(X=>Y)=P(X∪Y)
P(X∪Y):X和Y这两个项目集在事务集D中同时出现的概率
（2）置信度c：confidence(X=>Y)= P(Y｜X)
P(Y｜X) :在出现项目集X的事务集D中，项目集Y也同时出现的概率
（3）关联规则X=>Y成立的条件是：①它具有支持度，即事务集D中至少 有s%的事务包含X∪Y；②它具有置信度，即事务集D中包含X的事务 至少有c%同时也包含Y
强规则：满足最小支持度阈值（minsup）和最小置信度阈值（minconf） 的规则（用0%和100%之间的值而不是用0到1之间的值表示）
2020/4/24
6
什么是关联挖掘？
关联规则挖掘： 在交易数据、关系数据或其他信息载体中， 查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁 模式、关联、相关性、或因果结构。
2020/4/24
1
购物篮分析 一个引发关联规则挖掘的典型例子
2020/4/24
2
应用：购物分析
市场购物分析结果将帮助商场内商品应如何合理摆放进行规划设计。 其中一种策略就是将常常一起购买的商品摆放在相邻近的位置，
以方便顾客同时购买这两件商品；如：如果顾客购买电脑的同时常 也会购买一些金融管理类软件，那么将电脑软件摆放在电脑硬件附 近显然将有助于促进这两种商品的销售。 而另一种策略则是将电脑软件与电脑硬件分别摆放在商场的两端， 这就会促使顾客在购买两种商品时，走更多的路从而达到诱导他们 购买更多商品的目的。比如：顾客在决定购买一台昂贵电脑之后， 在去购买相应金融管理软件的路上可能会看到安全系统软件，这时 他就有可能购买这一类软件。 市场购物分析可以帮助商场主管确定那些物品可以进行捆绑减价销 售，如一个购买电脑的顾客很有可能购买一个捆绑减价销售的打印 机。
（1）支持度s：support(X=>Y)=P(X∪Y)
P(X∪Y):X和Y这两个项目集在事务集D中同时出现的概率
（2）置信度c：confidence(X=>Y)= P(Y｜X)
P(Y｜X) :在出现项目集X的事务集D中，项目集Y也同时出现的概率
（3）关联规则X=>Y成立的条件是：①它具有支持度，即事务集D中至少 有s%的事务包含X∪Y；②它具有置信度，即事务集D中包含X的事务 至少有c%同时也包含Y
强规则：满足最小支持度阈值（minsup）和最小置信度阈值（minconf） 的规则（用0%和100%之间的值而不是用0到1之间的值表示）
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6
什么是关联挖掘？
关联规则挖掘： 在交易数据、关系数据或其他信息载体中， 查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁 模式、关联、相关性、或因果结构。
数据仓库与数据挖掘综述.ppt
Common Staging Area
Federated Financial Data Warehouse
Federated Marketing Data Warehouse
Subset Data Marts
Analytical Applications
Real Time ODS
Real Time Data Mining and Analytics
ETL tools & DW templates
Data profiling &
Demand-driven data
reengineering tools acquisition & analysis
Metadata Interchange
OLAP & data mining tools,
Analysis templates
数据仓库设计
❖ 自上而下（Top-Down） ❖ 自底而上（Bottom Up） ❖ 混合的方法 ❖ 数据仓库建模
Top-down Approach
❖ Build Enterprise data
warehouse
Common central data
model
Data re-engineering performed once
❖ 集成
数据提取、净化、转换、装载
❖ 稳定性
批处理增加，仓库已经存在的数据不会改变
❖ 随时间而变化（时间维）
❖ 管理决策支持
基本概念—Data Mart, ODS
❖ Data Mart
数据集市 -- 小型的，面向部门或工作组级 数据仓库。
❖ Operation Data Store
数据仓库与数据挖掘演示稿PPT教案
➢ COM服务器：它是一个模块，可以是EXE、DLL或是OCX，它 们包含COM对象的实现代码。一个COM服务器由一个或多个 COM对象组成，对象在服务器内部实现。一个COM服务器可 以为多个客户提供服务，客户也可以连接到不同的服务器。一 个COM服务器就是一个向客户应用或库提供服务的应用或库 （如DLL）。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
第4页/共59页
5
分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
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分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据仓库与数据挖掘PPT课件
数据抽取
从源系统抽取数据，进行清洗、转换 和加载，保证数据质量。
性能优化
根据实际运行情况，对数据仓库的性 能进行优化，包括索引、查询优化等。
数据仓库的性能优化
索引优化
合理使用索引，提高查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据 量。
分区优化
并行处理
根据数据特点，对数据进行分区存储，提 高查询效率。
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，了解用户 的需求和偏好，为产品开发和推荐提供依据。
商品推荐
基于用户的购买历史、浏览记录等信息，利用数据挖掘算 法为用户推荐相关商品，提高用户满意度和购物体验。
营销活动优化
通过分析历史营销活动的数据，挖掘最佳的营销策略和渠 道，提高营销效果和ROI。
数据仓库与数据挖掘 ppt课件
目录
• 数据仓库概述 • 数据挖掘基础 • 数据仓库与数据挖掘的关系 • 数据仓库建设实践 • 数据挖掘实践 • 案例分析
01
数据仓库概述
数据仓库的定义与特点
定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储的数据存储环境，用于支持决策 支持系统和多维分析。
特点
数据仓库具有面向主题、集成、非易 失和时变的特点，能够提供高效的数 据检索和分析功能。
异常检测
通过数据挖掘技术检测数据仓库中的异常值，及 时发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的未来发展
1据仓库与数据挖掘将更加紧 密地集成在一起，形成一体化的数据处理和分析 流程。
智能化
借助机器学习和人工智能技术，数据仓库与数据 挖掘将更加智能化，能够自动进行数据处理和模 式识别。
客户满意度分析
数据仓库和数据挖掘技术ppt课件
5
精选编辑ppt
1．两类基本数据仓库架构 数据仓库架构有两种：一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的 MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。 （1）CIF架构主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储 （ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库 （EW）等部件。 （2）MD架构主要包括数据准备区（Staging Area）和数据集市。 MD的数据准备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW，主 要负责数据准备工作，是一致性维表的产生、保存和分发的场所。 数据集市主要是采用一致性维表来完成维度建模，多个数据集市一 起合并成“虚拟”数据仓库，数据集市可以是存在于一个数据库中， 也可以分布存储在不同数据库中。
（5）从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库。
（6）选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据展示 软件。
（7）更新数据仓库 。确定数据仓库的更新策略，开发或配置数据仓库更新子
8
系统，实现数据仓库数据的自动更新。
精选编辑ppt
2．数据仓库系统的生命开发周期 数据仓库系统的开发设计是一个动态的反馈和循环过程。 一个数据仓库系统包括两个主要部分：一是数据仓库数据库，用于 存储数据仓库的数据；二是数据分析应用系统，用于对数据仓库数 据库中的数据进行分析。因此，数据仓库系统的设计也包括数据仓 库数据库的设计和数据仓库应用的设计两个方面。 一个数据仓库系统不可能在一个循环过程中完成，而是经过多次循 环开发，每次循环都会为系统增加新的功能，使数据仓库的应用得 到新的提高，这个过程也叫数据仓库系统的生命周期。
精选编辑ppt
1．两类基本数据仓库架构 数据仓库架构有两种：一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的 MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。 （1）CIF架构主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储 （ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库 （EW）等部件。 （2）MD架构主要包括数据准备区（Staging Area）和数据集市。 MD的数据准备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW，主 要负责数据准备工作，是一致性维表的产生、保存和分发的场所。 数据集市主要是采用一致性维表来完成维度建模，多个数据集市一 起合并成“虚拟”数据仓库，数据集市可以是存在于一个数据库中， 也可以分布存储在不同数据库中。
（5）从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库。
（6）选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据展示 软件。
（7）更新数据仓库 。确定数据仓库的更新策略，开发或配置数据仓库更新子
8
系统，实现数据仓库数据的自动更新。
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2．数据仓库系统的生命开发周期 数据仓库系统的开发设计是一个动态的反馈和循环过程。 一个数据仓库系统包括两个主要部分：一是数据仓库数据库，用于 存储数据仓库的数据；二是数据分析应用系统，用于对数据仓库数 据库中的数据进行分析。因此，数据仓库系统的设计也包括数据仓 库数据库的设计和数据仓库应用的设计两个方面。 一个数据仓库系统不可能在一个循环过程中完成，而是经过多次循 环开发，每次循环都会为系统增加新的功能，使数据仓库的应用得 到新的提高，这个过程也叫数据仓库系统的生命周期。
序列模式挖掘综述
05
序列模式挖掘的未来研究方向
高效算法设计
算法优化
针对现有算法的瓶颈进行优化， 提高挖掘效率，减少计算资源和 时间消耗。
并行计算
利用并行计算技术，将算法拆分 并分配到多个处理器或计算机上 执行，加速挖掘过程。
分布式计算
采用分布式计算框架，将数据和 计算任务分布到多个节点上，实 现大规模数据的快速处理。
3
增量序列模式挖掘在网络安全、实时监控和金融 风控等领域有广泛应用，例如网络流量分析、视 频监控和交易行为分析等。
分布式序列模式挖掘
分布式序列模式挖掘是一种基于分布式计算框 架的算法，它能够处理大规模的序列数据。
分布式序列模式挖掘通过将数据分布到多个节 点上进行并行处理，以提高挖掘效率。
分布式序列模式挖掘在大数据分析、商业智能 和云计算等领域有广泛应用，例如用户行为分 析、市场趋势预测和日志分析等。
03
序列模式挖掘的优化技术
基于划分的优化
总结词
基于划分的优化技术将数据集划分为若干个子集，然后独立地对每个子集进行挖掘，最后将结果合并 。
详细描述
基于划分的优化技术通过将大型数据集划分为较小的子集，可以显著降低挖掘过程的计算复杂度。每 个子集可以独立地进行挖掘，提高了处理大型数据集的效率。然而，这种技术可能会忽略跨越不同子 集的模式。
详细描述
基于树的优化技术利用树结构来组织数据和模式，可以有效地处理具有层次结 构的数据集。树结构的遍历可以高效地发现模式，并且能够处理大型数据集。 然而，构建和维护树结构需要一定的时间和空间复杂度。
基于矩阵的优化
总结词
基于矩阵的优化技术将数据集转换为矩阵形式，然后利用矩阵算法进行模式挖掘。
详细描述
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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。
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。
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。
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。
序列<{a}，{b,c}, {d}, {f}>是序列 <{a},{a,b,c}, {a,c},{d},{c,f}>的
子序列
Sid
Sequence
10
<a(abc)(ac)d(cf)>
20
<(ad)c(bc)(ae)>
30
<(ef)(ab)(df)cb>
40
<(af)cbc>
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。
大型网站的网站地图(site map) 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 距离较远，就有必要调整网站 地图，缩短它们的距离，甚至 直接增加一条链接。
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。
2
………………………………………… ……
3
………………………………………… …………..
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
得到用户购物行 为序列模式
相关商品推荐：如 果用户购买了书籍
应用案例2：Web访问模式分析
Index 网站入口
web1 web2
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 易
s1
数
据
s2
库
D
s3
s4
6月25日 6月30日
6月10日 6月Hale Waihona Puke 5日 6月20日6月25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
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。
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3738度) >
如果病人具有以上症状，则有可能患A类疾病
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。
第6章 序列模式挖掘
6.1 序列模式挖掘概述 6.2 Apriori类算法 6.3 模式增长框架的序列挖掘算法
• 与关联规则挖掘的区别
• 序列模式是在一组有序的数据列组成的数据集中，经常出现 的那些序列组合构成的模式。
• 序列模式挖掘的对象以及结果都是有序的，即数据集中的每 个序列的条目在时间或空间上是有序排列的，输出的结果也 是有序的。
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。
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。
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。
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 User transaction sequence
1
………………………………………… ………………..
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 ，t2 ，…，tm 。
如果t是s的子序列，则称t包含在s中。
s j1
s j2
s jm
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。
80
s5
6月12日
80
序
客户号 客户序列
列
s1
<{30}，{80}>
数 据 库
s2
<{10，20}，{30}，{40，60，70}>
s3
<{30，50，70}>
S
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。
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。