基于闭合序列模式的减量挖掘算法
基于位置数据的闭合序列模式挖掘算法
ｔｃ ｎ ｑ ｅ ， ａ ｋ ａ ｄ ｕ ｅ － ａｔｒ ｏ ｄ ｔ ｎ ｎ ｓ ｍｅ ｐ ｓｔ ｎ ｌ ｄ ｔ ｏ ｄ ｔ ｎ Ｔ ｎ ｕ ｅ ｃ ｒｅ ｔ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｃ ｅ ｕ ｔ ｄ ｅ ｈ ｉｕ ｓ ｂ ｃ ｗ ｒ ｓ ｐ ｒ ｐ ｔｅｎ ｃ ｎ ｉ ｏ ａ ｄ ａ ｏ ｉ ｏ ａ ａ ｃ ｎ ｉ ｏ ． ｏ ｅ ｓ ｒ ｏ ｒ ｃ ｎ ｏ ａ ｔ ｒ ｓ ｌ ｉ ｉ ａ ｉ ｅ
ｌ ｔ ｃ ｗ ａｓ ｍａ ｉ ｕ ａｅ ｏ ｓ ｅ ｉ ｏ ｄ ｔ ｎ ． ｒ ｍ ｈ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌ ｅ ｓ ｌ ， ｕ ａｇ ｒ ｈ ａｔ ｅ， ｅ ｌ ｏ ｉ ｎ ｐ ｌｔ ｓ ｍｅ ｐ ｃ ａ ｃ ｎ ｉ ｏ ｓ ｏ ｌ ｉ Ｆ ｔｅ ｘ ｅ ｉ ｎａ ｒ ｕ ｔ ｏ ｒ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｔ ｅ ｆ ｒ ＣｌＳ ａ ｉ ｓ ｉ ｕ ｐ ｒｏ ｍｓ ｏｐ ｎ ｎ
序 列 时 ，利 用 由 １ 频 繁 序 列 生 成 的 ２ 频 繁 序 列来 节 省 搜 索 空 一 一
间 。 此 外 ， 据 支 持 度 、 束策 略和 位 置 信 息 ， 用 修 剪 方 法 减 根 约 利
少 多 余 的搜 索 ． 因此 它 比 Ｃ ｏ ｐ ｎ算 法 更 有 效 。 ｌＳ ａ
Ｚｈ ｎ ｉｉ ｏ Ｓ ａ Ｊｎ Ｈｕ Ｙｉ ｇ ｉ Ｊ ａ Ｙｕ ｅ ｇ ａ ｇ Ｃｕ ｘａ ｈ ｉ ｎ ｘｎ ｉ ｆ ｎ
（ ｐ ｒ ｅ ｔｏ Ｃ ｍ ｕｅ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｓ ｉａｈ ａ ｇＲ ｉ ａ ｎ ｔｕｅＳ ｉａｈ ａ ｇ０ ０ ４ ） Ｄｅ ａｔ ｎ ｆ ｏ ｐ ｔｒＳ ｉ ｅ ａ ｄＴ ｃ ｎ ｌｇ ，ｈｊ ｚｕ ｎ ａ ｗ ｙ Ｉｓ ｔｔ，ｈｊ ｚｕ ｎ ５ ０ ３ ｍ ｎ ｉ ｌ ｉ ｉ
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。
序列模式挖掘算法
单项间在 同一事务 内以及事 务间旳关 系
单项间在 同一事务 内旳关系
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二、序列模式挖掘旳应用背景
应用领域： ▪ 客户购置行为模式预测 ▪ Web访问模式预测 ▪ 疾病诊疗 ▪ 自然灾害预测 ▪ DNA序列分析Biblioteka 2024/9/2814
B2C电子商务网站能够根据客户购置纪录来分析客 户购置行为模式，从而进行有针对性旳营销策略。
ID User transaction sequence
1
………………………………………………… ………..
2 ………………………………………………
3
………………………………………………… …..
4 ………………………………….
图书交易网站将顾客购 物纪录整合成顾客购物 序列集合
应用案例1：客户购置有关行商品为推荐：模假如式顾
2024/9/28
35
例：下图演示了怎样从长度为3旳序列模式产生长度为 4旳候选序列模式
Sequential patterns With length 3
<(1,2) 3> <(1,2) 4> <1 (3,4)> <(1,3) 5> <2 (3,4)> <2 3 5>
Candidate 4-Sequences
L1 C2 L2 C3 L3 ……
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哈希树
GSP采用哈希树存储候选序列模式。哈希树旳 节点分为三类：
1、根节点； 2、内部节点； 3、叶子节点。
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哈希树
根节点和内部节点中存储旳是一种哈希表， 每个哈希表项指向其他旳节点。而叶子节点 内存储旳是一组候选序列模式。
长时间轨迹数据的存储与分析技术研究
长时间轨迹数据的存储与分析技术研究随着互联网和移动互联网的飞速发展，越来越多的数据被产生和收集。
在这些数据中，轨迹数据占据着重要的位置。
如出行轨迹、移动设备定位轨迹等，这些轨迹数据都具有要素丰富、时空关系强的特点，引起了学者和工程师的广泛关注。
因此，在存储和分析长时间轨迹数据方面进行研究具有重要的现实意义。
一、长时间轨迹数据的存储存储是数据处理的重要环节，对于长时间轨迹数据，存储需要解决数据容量大、存储空间昂贵、存取速度慢等问题。
目前，常见的数据存储方式有两种：基于文件和基于数据库。
基于文件存储是指将轨迹数据存储在磁盘文件中，常见的格式有CSV和GPX。
优点是存储成本低、存取速度快，但缺点也比较明显：不支持高效的数据检索和复杂的空间查询。
另一个存储方案是基于数据库。
数据库可以解决文件存储存在的问题，支持高效存取和查询大规模的轨迹数据。
常见的轨迹数据库有PostGIS、Neo4J等，这些数据库支持轨迹的存储、查询和分析。
其中PostGIS是一个基于PostgreSQL的扩展，提供了丰富的空间查询功能，对于轨迹数据的空间关系计算、热力图分析都提供了很好的支持。
二、长时间轨迹数据的分析长时间轨迹数据的分析是利用轨迹数据实现时空分析、轨迹挖掘和异常检测等目的的过程。
常见的轨迹分析方法包括聚类、转换模式挖掘、轨迹相似度计算等。
1. 轨迹聚类轨迹聚类是指根据轨迹的相似度将轨迹归为一类的过程。
聚类的目的是找出不同类型的轨迹，常用于路网研究、交通规划、车辆调度等方面。
轨迹聚类算法包括曼哈顿距离、欧几里得距离、模型距离等，其中曼哈顿距离是基于位置的距离度量，欧几里得距离和模型距离可以度量两个轨迹之间的形状和相对位置。
2. 转换模式挖掘转换模式挖掘是指分析轨迹点的变化情况，从而提取轨迹中发生的变化模式。
这些模式可以用于预测行为、判断异常、评估交通状况等方面。
常见的转换模式挖掘算法有基于频繁项集的挖掘、基于序列模式的挖掘和基于时间序列的挖掘等。
数据分析中的关联规则挖掘和序列模式挖掘
数据分析中的关联规则挖掘和序列模式挖掘数据分析是一个日益重要的领域，在各个行业中被广泛应用。
在数据分析的过程中，关联规则挖掘和序列模式挖掘是两个重要的方法。
本文将分别介绍关联规则挖掘和序列模式挖掘的概念、算法以及应用，并探讨它们在实际问题中的价值和局限性。
一、关联规则挖掘1.概念关联规则挖掘是一种从大规模数据集中发现项集之间有趣关系的技术。
它主要用于发现事物之间的相关性，帮助人们理解数据集中的隐藏模式和规律。
2.算法常见的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth算法。
Apriori算法是一种基于频繁项集的方法，通过迭代生成频繁项集和关联规则。
FP-growth算法则使用了一种更高效的数据结构FP树，可以在不显式生成候选项集的情况下挖掘关联规则。
3.应用关联规则挖掘在市场篮子分析、推荐系统、生物信息学等领域都有广泛的应用。
例如，在市场篮子分析中，关联规则可以帮助店家发现顾客的购买习惯，进而进行商品摆放和促销策略的优化。
二、序列模式挖掘序列模式挖掘是一种从序列数据中发现频繁模式的技术。
序列数据是指按时间顺序记录的事件序列，如购物记录、日志数据等。
序列模式挖掘的目标是找到在序列中频繁出现的模式，以揭示事件之间的关联性和规律。
2.算法常见的序列模式挖掘算法有GSP算法和PrefixSpan算法。
GSP算法是一种基于频繁序列的方法，通过递归地生成频繁子序列和模式。
PrefixSpan算法则利用前缀投影将序列划分为多个较小的子序列，从而减少了搜索空间。
3.应用序列模式挖掘在web点击流分析、用户行为分析、生产过程控制等领域都具有重要意义。
例如，在web点击流分析中，序列模式挖掘可以帮助网站优化用户体验，提高点击率和留存率。
三、关联规则挖掘和序列模式挖掘的比较1.异同点关联规则挖掘和序列模式挖掘都是从大规模数据中挖掘隐藏模式和规律的方法。
它们都可以发现项集之间的关联性，但关联规则挖掘更偏重于静态数据集的挖掘，而序列模式挖掘更适用于动态数据中的模式发现。
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
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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
序列模式挖掘算法的分析秦晓薇
关键词：数据挖掘；序列模式挖掘；挖掘算法 中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1673- 260X（2012）01- 0034- 03
在 HVSM 算法中，以序列中项集的个数定义为序列的 长度，将支持度大于给定最小支持度的序列长度为 k 的序 列称为 k 大序列，即频繁 k 序列，项集中项的个数为 k 的一 大序列称为一大序列 k 项集，即 k 大项集.
HVSM 算法先横向扩展项集，将挖掘出的所有大项集 组成 1 大序列项集，即频繁 1 序列，再纵向扩展序列，将每 个 1 大序列项集作为“集成块”，在挖掘频繁 k 序列时重用 大项集，并将序列中项集的个数定义为序列长度，从而扩大 了序列模式的粒度，提高了挖掘速度.
定义 3 序列（sequence）：项集（itemset）的有序排列.序 列 S 可表示为 <s1,s2,…,sn>，其中（1≤j≤n）为项集，也称为序 列 S 的元素.
定 义 4 序列的包含:给定两个序列 A，B.其中，A=<a1, a2,…An>,B=<b1,b2,…,bm>，如果存在整数 1≤j1<j2<…<jn≤m,
定义 12 后缀：序列 A 关于子序列 B=<a1,a2,…,am-1,a'm> 的投影为 A'=<a1,a2,…,an>（n≥m），则序列 A 关于子序列 B 的后缀为 <a"m,am+1,…,an>，其中 a"m=(am- a'm).例如，序列 A=< (ab)(acd)(cdfe)> 关于子序列 B=<(b)> 的后缀为 <(acd)(cdfe)>.
数据流中基于滑动窗口的闭序列模式挖掘算法
Ａｂｔａｔ ｏ ｎ ｅ ｌｓｄ ｅ ｕｎｉｌａｔ ｎ ａ ｒａ ｖｒ ｌ ｉｇ ｎ ｏ ｆ ｃｉ ｌ ｒｃｕｅ Ｓ （ｌｓｄ ｅ ｕｎ ｅｒｅ ｓ ｃ：Ｔ ｅｈ ｏｅ ｑ ｅ ｔ ｔ ｒｓｎ ｔｓ ｅｍ ｏｅ ｉ ｎ ｄ ｗ ｅ ｅｔ ｅｙ ｓ ｕｔｒ Ｔ ｃ ｅ ｑ ｅｃ ｅ） ｒ ｍｉ ｔ ｃ ｓ ａｐ ｅ ｉｄ ａ ｔ ｓ ｄ ｗｉ ｖ ，ａ ｔ Ｃ ｏ ｓ ｔ
摘 要 ： 了 能 够 有 效 地 利 用 滑 动 窗 口技 术 来挖 掘 数 据 流 当 中 的 频 繁 闭序 列 模 式 ， 过 构 建 Ｃ Ｔ树 （ｌｓｄｓｑ ｅｃ ｅ） 保 为 通 Ｓ ｃｏｅ ｕｎ ｅｒｅ来 ｅ ｔ 存 频繁 闭序 列 模 式 及 其 序 列 之 间 的 关联 关 系 ， 究 了滑 动 窗 口在 流 数 据 上 滑 动 时 ，窗 口 内序 列 属 性 以 及 Ｃ Ｔ树 节 点 相 互 关 研 Ｓ 系 的 变 化 性 质 ， 出 了基 于 滑 动 窗 口的 数 据 流 闭序 列模 式挖 掘 算 法 Ｅ Ｓ （ｆｃ ｎ ｃ ｓｄｓｑ ｅｔ ｌ ａｔ ｎｎ ｖｒ ｔ ａ 提 Ｃ Ｗ ｅ ｉ ｔ ｌ ｅ ｅｕｎｉ ｔ ｒ ｍｉｉ ｏ ｅ ｓ ｅｍ ｉ ｅ ｏ ａｐ ｅ ｎ ｇ ｒ ｓｄｎ ｗｎ ｏ 。 Ｃ Ｗ 充 分 利 用 Ｃ Ｔ树 内 节 点 的 相 互 关 系 ， 少 了对 数 据 库 的扫 描 ， 且 能 够在 不 借 助 其 他 辅 助 结 构 的 情 况 ｌ ｉｇ ｉｄｗ）Ｅ Ｓ ｉ Ｓ 减 并 下 完 戍 Ｃ Ｔ树 节 点 的 更新 比较 了 Ｅ Ｓ 与 Ｓ ｑ ｔ ａ 在 不 同 实验 参 数 下 的 挖 掘 效 果 ， 验 结 果 表 明 ， 平 均 闭 序 列 长 度 不 Ｓ ＣＷ ｅＳｒ ｍ ｅ 实 在 长 时 ， Ｃ Ｗ 有 着 比 Ｓ ｑ ｔ ａ 更 好 的运 行 效 果 。 ＥＳ ｅＳｒ ｍ ｅ
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。
面向网络管理知识获取的一种序列模式挖掘新算法
解 放 军 理 工 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＰ ｏ ｒ ａ ＬＡ ｎｖ ｒ ｉｙｏ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ Ｕ ｉｅ ｓｔ ｆＳ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ
Ｖ ｏ ．９ Ｎ Ｏ １ ．５ ０Ｃ ． ０ ８ ｔ２ ０
ｕ ｉ ｈ ｏ ａｔｏ ｎｄ ｘ ｏ ｈｅ ｉｅ ｎ ｔ ｅ ｓ ｑｕ ｎｔａ ａ ａ ａ ｅ ｓｎｇ ｔ ｅ ｌ ｃ ｉ ｎ ｉ ｅ ｆｔ ｔ ｍｓ ｉ ｈ ｅ ｅ ｉｌｄ ｔ ｂ ｓ ．Ｔｈ ｘ ｒｍｅ ａ ｅ ｕｌｓ ｉ ｉａ ｅ ｔ ａ ｈｅ ｅ ｅ ｐｅ ｉ ｎｔ ｌｒ ｓ ｔ ｎｄ ｃ ｔ ｈ ｔ ｔ
ｄ ｘ ｐｏｅｔｄｓｑ ｅ ｔ ｌ ａｔｒ ｎｎ （ ｉｐ ｎ ａ ｒｐ ｓｄ ａｅ ｎ ｔｅｐ ｔ ｒ ～ｒ ｗｔ ｎ ｉｉｅ ｅ — ｒｊｃｅ ｅ ｕ ｎｉ ｔ ｎｍｉｉｇ Ｉ Ｓ ａ ）ｗ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｂ ｓｄｏ ｈ ａｔ ｎ ｇ ｏ ｈａ ｄｄｖｄ — ａｐ ｅ ｅ
用 的网络 管 理知 识 提 供 了手 段 ， 在一 定 程度 上 解 决
了网络 管理 知识 获取难 的问题 。利 用 数据挖 掘技术
是 缓变 的和 长期 的 ， 网络故 障发 生前 就 表 现 出多 在
种征 兆 ， 网络链 路 流量 突然增 加 、 如 网络设 备 接 口丢
对 告 警数 据 库进 行 分 析 ， 有 助 于获 取 隐含 在 大 量 将 历 史告 警事 件数 据背 后 的降低 网络性能 和可 靠性 的
（ ｃ ｏ ｌ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒＳ ｉｎ ｅａ ｄＥｎ ｉｅ ｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｃｅ ｃ ｎ ｇｎ ｅｉｇ，Ｓ ｕ ｈ ａ ｔＵｎｖ ｒｉｙ ｏ ｏ ｔ ｅ ｓ ｉｅｓｔ ，Ｎａ ｊ ｇ ２ ０ ９ ｎ ｉ １ ０ ６，Ｃｈｎ ） ｎ ｉａ
序列模式挖掘算法综述
基 金项 目 ：国 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ ０ ７ ０ ０ ；国家 科 技 基 础 条 件 平 台项 目（ ０４ Ａ２ ３ ０ ；江苏 省 自然 科 学 基 金 资助 ６６３６） ２ ０ ＤＫ ０ １ ） 项 目 （ Ｋ２ ０ ０ ７ ； 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 Ｂ ０５４） 江 青 优 新 优 资 助项 目
ｔｒｓ 算 法 ．以上 这 些 都 是基 于 Ａ ｒ ｒ 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 ） ｐｉ ｉ ｏ
掘 ．后来 ， Ａ Ｉ 提 出 了一 种基 于垂 直格 式存 储 的序 列模 式 挖 掘方 法 Ｓ ＡＤ Ｚ ＫＩ ］ ｓ Ｐ Ｅ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 —— ７ Ｆ ｅｓａ ｒｅｐ ｎ算 法 ［ ，该算 法 改进 后 为 Ｐ ｅｉ ｐ ｎ算 法［ ， 能 进一 步提 高．ＭＡＮＮＩ Ａ 等 人Ｌ 提 出 的 ８ ］ ｒｆ Ｓ ａ ｘ ９ 性 ］ Ｉ １ 们 挖 掘频 繁序 列片 段 问题 ， Ｒ Ａ Ｓ等人 Ｃｑ］ 出的基 于规则 表 达式约 束 的序 列模 式 挖掘 ， ＧＡ ＯＦ Ｉ ＡＫＩ ｎＺ 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 ．
序列模式挖掘算法的研究
序列模式挖掘算法的研究王晓雪【摘要】序列模式挖掘是数据挖掘领域中的重要技术之一,应用非常广泛.利用序列模式挖掘算法能够发现具有一定商业价值的模式规律,因此近年很多学者也对序列模式挖掘算法提出了改进.本文首先介绍了序列模式挖掘算法的相关背景及应用,然后对于各个算法进行介绍和对比,最后,对序列模式挖掘的未来发展进行了展望.【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2016(006)006【总页数】3页(P132-133,138)【关键词】序列模式挖掘;Apriori;PrefixSpan;SPADE;MEMISP;SPIRIT【作者】王晓雪【作者单位】吉林师范大学计算机学院,吉林四平136000【正文语种】中文【中图分类】TP311随着大数据时代的到来，数据中隐藏信息的重要性已不容忽视，因此，越来越多的学者致力于改进数据挖掘技术，各类研究开展均是期待该技术能够具备强大性能，进而高效准确地获取数据中的隐藏信息。
序列模式挖掘技术就是数据挖掘领域中的一个重要研究内容，其应用范围正日趋广泛，如Web用户访问或购买模式发现、医学诊断、自然灾害预测，股票走势预测等。
Agrawal和Srikant于1995年首次提出利用Apriori[1]算法，处理超市顾客购买记录，发现其中的某些商品经常发生集中统一购买的销售规律，用来指导超市经营者制定营销策略、商品摆放、市场定位等。
此后，则陆续推出了序列模式挖掘算法的系列成果。
序列模式挖掘算法不仅仅可以发现商品间一同被购买的规律，还可以进一步发现记录中呈现有先后顺序的购买规律。
本次研究以某超市购买记录数据库为例,探讨定义如下概念。
项目：任一项目Ij(1≤j≤m)，对应超市中一类商品，对应唯一一个条形码。
项目集合：多个项目构成的集合，也称为项集，通常用I表示所有项目的集合。
元素：每个元素Sj(1≤j≤n)均为任意多个项目构成的集合。
一般来说，不同元素在数据库中的时间戳不同，表示顾客一次购买的商品，多个元素的有序集合即为序列。
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 ：０ ２ ８ ３ （ ０ ８ １ － １８ ０ 文献标 识码 ： 中图分类号 ：Ｐ １ １０ — ３ １２ ０ ）１０ ４ — ４ Ａ Ｔ ３１
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
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１ ８ ２ ０ ，４ １ ） ４ ０ ８４ （ １
Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｇｎｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ计算机 工程 与应用 ｏ ｐ ￣ ｎｉｅｒ ｇ ａｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ｎ ｃ ｏ
基于相邻频 繁模 式段 的闭合序列模 式挖掘算 法
ｏ ｔ ｉ ｅ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｅ ａ ｏ ｅ ｓ ｇ ｎ ｓ ａ ｈ ａ ｉ ｅｅｉ ｇ ｔ ｅ ｎ ｌ ｓ ｄ ａ ｔｒ ｓＴ ｒ ｕ ｈ ｅ ｌ ｇ ｗｉ ｈ ｅ ｌ ｐ ｏｅ ｎ ｂａ ｎ ｄ ｂ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｂ ｖ ｅ ｍｅ ｔ ， ｔ ｔ ｅ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｍｅ ｄ ｌ ｔ ｈ ｕ ｃｏ ｅ ｐ ｔ ｎ ． ｈ ｏ ｇ ｄ ａ ｉ ｔ ｔ ｅ ｒ ａ ｒ ｔｉ ｎ ｅ ｎ ｈ ｆ ｍｉ ａ ａ ａ ｅ， ｓ ｐ ｏ ｅ ａ ｈ ｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｄ ａ ｔ ｉｌ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｄ ｔ ｆ ｃｅ ｔ ． ａ ｌ ｄ ｔ ｂ ｓ ｉ ｉ ｒ ｖ ｄ ｔ ｔ ｔ ｅ ａ ｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｌ ｗｉ ｂ ｏ ｏ ｓ ｑ ｅ ｃ ａ ａ ｅ ｉｉ ｎｌ ｙ ｔ ｈ ｌ ｔ ｈ ｙ ｆ ｙ
ｃ ａａ ｔｒ． ｓｄ ｏ ｈ ｓ ｈ ａ ｔｒ ，ｈ ｕｈ ｒ ｄ ｖ ｌｐ Ｊ ｉｅ ｌｓｄ ａｔｒ Ｓ ｇ ｎ ｐ ｒａｈ，ｃ ｓ，ｏ ｎｎ ｌｓｄ ｐ ｔ ｒｓ ｈ ｒｃｅ Ｂａｅ ｎ ｔｅ ｅ ｃ ａ ｃｅ ｔｅ ａ ｔｏ ｅ ｅｏ ｏｎ ｄ Ｃ ｏｅ Ｐ ｔ ｎ ｅ ｍｅ ｔ ａ ｐ ｏ ｃ ｊ Ｐ ｆｒｍｉｉｇ ｃｏｅ ａｔｎ ｓ ｒ ｓ ｅ ｅ
一种基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法
上 。实验 表明该算法对序 列模式 的维护和满足用户 的需求都 是十分有效的 。 关键词：数据挖掘 ；序列模 式；增量式挖掘；规则表达式
作者简介：任家东 （９ ７ ） １６ 一 ，男，黑龙江齐齐哈尔人 。博士 ，教授 。主要研究方向为时态数据模型和时态数据挖掘。
维普资讯
第 ５期
任家东 等 一种基于规则表达式约束的序列模式增量 式挖 掘算法
４３ ０
化， 构建 了一种 ｍｉｉｇｓｑ ｅｔ ｌａｅｎ ｔｐｅ ｎｎ ｕｎｉ ｔ ｒｓ ｈ ｒ－ ｅ ａｐ ｔ ｗｉ
到最 小 。为 了控制 负 边界 序列 所 消耗 的 内存 和 时 间， 该算法定义 了一个新 的变量 即负边界序列最 小
支 持度 ， 只有那 些支持度在 最小支持度 计数和负 边 界序 列最 小支 持度之 间的序列才 能进 入负边 界， 并 且 采用 了扩 展前 缀 和后 缀两 种 产生 候选 序列 的方
序列模式维护 算法 ， 将所有 的频 繁序列与其 负边界 组成一个序列 网格 ， 并且采用 网格搜索技术和 简单 的连接操作来挖 掘所有序列模 式 ， 适合于垂直数 据
库 。但是 ，在处理具 有海量数 据的大型 数据库 时 ，
Ｇ ｒｆｌｋｓ等在 序列 模式 挖掘 中提 出了把规 ａｏａ ｉ ａ
再 是频繁 的模式 ， 并且数据库更新 后出现 了一些 新 的频 繁模式 。 充分利用 已经挖掘 出的模 式和数据 库
更 新 的部 分生成 新 的模式 就是序 列模 式 增量 挖 掘
把新增 的事务添 加到原始数 据库 中。 是采 用 了合 但 并技 术 不可 能再 重新 运行 原 先 的算法 挖掘 序 列模
基于FAHP的构件安全性量化评估方法
（ｍ ＠（ ０
ｍ
：
品
ｍ
（） ４
运用非模糊化的处理 方法 ，由式（） 以得到叶节点构件 １可
的安全值 向量 ｓ （ …， …， ）。
２ 非叶节点 安全值 的计算 ， ４
假设有 ｈ 个待评构件 Ｓ（ ， ， ｈ ， ｉ 汪１２…， ） 求得叶节点 的权重 向量ｗ（ －讯， ） 叶节点 的安全值 向量ｓ …， … ）， － …， ， ， （
２ 基于 Ｆ Ｈ ． ２ Ａ Ｐ的节点权重确定 ２２１ 语言变量三角模糊数的确 定 ．． 用 Ｆ Ｐ评估构件安全性 ，首先要构造两两判断矩阵 ， ＡＨ 描述节点 ｉ相对节点 重要程度 的模糊 比较值 。为量化 节点 比Ｊ 节点稍重要”等定性描述语言 ，采用三角模糊数
表示语言变量的隶属度函数。 其中， 为三角模糊数（ ｉ ｇｌ Ｔ ａ ｕｒ ｒｎ ａ
此 ，对于在 安全 苛求 系统 中使 用的构件 同样 有着 严格 的安全
性要求 。因为这 些构件一 般是 指由第三方开发、不提供源代 码 的软件 产品 】 ，不能保证其 安全性符合要求 ，所 以在使 用 这 些构件之 前 ，要对 其安全性 进行评估。如何对 单一 构件 进
行 安全性评 估以判断其是 否满足 待组装软件系统 安全性需求
以确定构件 的节点权 重 ， 用三角模 糊数标识模糊信息 ， 过模 糊隶属 函数对节点信息进行相应处理 。实例应用结果表 明，该方法对构件 利 通
的安全性评 估效 果较好。
关健诃 ：构件 ；安全苛 求系统 ；安全性 ；模糊层次分析法 ；量化评估
Ｑｕ ｎｉ ｔ ｅ ｖ ｌａｉｎＭｅｈ ｄｆｒ ｏ ｏ ｅ ｔ ｅｕ ｉ ａ ｔ ａｉ ａｕ ｔ ｔｏ ｍｐ ｎ ｎ ｃ ｒ ｙ ｔ ｖＥ ｏ ｏＣ Ｓ ｔ
有效挖掘闭合组合序列模式
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
ｖ ｒ ｅ ｉｔ ｇ ｓｑ ｅ ｔ ｌｐ ｔｅｎ ｍｉｉｇ ａｇ ｒｔｍ ｓａ ｅｄ ｓ ｎ ｄ ｆｒｃｏ ｅ ｔｍｓ ｔ ｒｓｍｐｅｃｏ ｅ ｅ ｕ ｎ ｉｌ ａ ｔｒｓ ｅ ， ｘｓｉ ｅ ｕ ｎ ｉ ａｔｒ ｎｎ ｌｏ ｉ ｎ ａ ｈ ｒ ｅ ｉ ｅ ｏ ｌｓ ｄｉ ｇ ｅ ｅｓｏ ｉ ｌ ｌｓｄｓ ｑ ｅ ｔ ｔｅ ｎ ， ａ ｐ
ｃ ｎ ｐ ｏ ｕ ｅａ ｌ ｆ ｌｓ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｅ ｕ ｎ ｉ ｌ ａ ｔ ｒ ｓ ｂ ｔａｓ ａ ｆｉ ｉｎ ｌ ｒ ｎ ｅｃ ｍｐ ｓｔ ｐ ｃ ｎ ｉ ｌ ｎ — ａ ｒ ｄ ｃ ｌ ｏ ｏ ｅ ｏ ｏ ｉ ｓ ｑ ｅ ｔ ｔｅ ｃ ｅ ａ ｐ ｎ ， ｕ ｌｏ ｃ ｎ ｅ ｃｅ ｔｙ ｐ ｕ ｅｔ ｏ ｏ ｉ ｓ ａ ｅａ ｄｓｍｕ ｔ ｅ ｈ ｅ ａ
（ ｎｉｇ Ｓｎ ｓｆ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙＣ ｍｐ ｎ ， ｎ ｉｇ２ ０ ０ ， ｉａ 。 Ｎａ ｊ ｉｏ ｏ ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｏ ａ ｙ Ｎａ ｊ １ ０ ２ Ｃｈｎ ） ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｓ ｑ ｅ ｔ ｌ ａ ｔ ｒ ｉｉ ｇ ｈ ｓ ｂ ｅ ｎ ｅ ｓ ｎ ｉｌ ｎ ｎ ａ ｋ ａ ｄ ａ ｃ ｉ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｒ ａ ｉ ｅ ｅ ｔｙ ａ ｓ Ｈｏ － ｓｒ ｃ ｅ ｕ ｎ ｉ ｔｅ ｎ ｍ ｎ ｎ ａ ｅ ｎ ａ ｓ ｅ ｔ ａ ｐ ａ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｓ ｎ ｎ ａ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｅ ｒｃ ｎ ｅ ｒ． ｗｅ ｖ ｎ
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［ ｂ ｔａ ｔ ｍｉｇａ ｔｅ ｒｂｅ ｏ ｎｎ ｐｔｉｎｉ ｅｒｍｅｔｌ ｎｎ ， ａｅ ｎｃｏｅ ｅｕ ｎｉｌ ａｔｒ ｏＤ ， ｅｒｍｅｔｌ ｌｏｉ ｍ Ａ ｓｒｃ］Ａｉ ｎ ｔｈ ｏ ｌｍ ｆ ｉｇｒ ｅ ｔ ｄ ｃｅ ｎａｍｉｉｇ ｂ ｓｄｏ ｌｓｄｓｑ ｅｔ ｔ ｎＰ ｓ ａ ｃｅ ｎａ ａ ｒｈ ｐ ｍｉ ｅ ｉｏ ｎ ａｐ ｅ ｄ ｇ ｔ
颖（９８ ，女 ， １７ 一） 讲师 ， 主研方 向： 据挖 掘 ， 数 网络
收藕 日期 ：２ １— ・ Ｅｍａ ：ｌ —ｎ９ ＠１３ ｏ ０１ ６１ ０ ０ － ｉ ｉ ｙ ｇ７ ６． ｒ ｌ ｎｉ ｃｎ
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
６ ５
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 ｄ ｌ时，ｌ ＝ 一 序列 Ｓ Ｐ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 ｄ ｌ时，１ ＞ 一 序列 Ｓ Ｐ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 Ｐ ｓ ｏＤ 相比有所提 高。
关键词 ：数据挖掘 ；序列模 式；闭合序列模式挖掘 ；减量挖掘 ；增量挖掘 ； 数据更新
Ｄｅ ｒ ｍ ｅ ｔ ｌ ｉ ｉ ｇＡｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｄ０ ｏ ｅ ｅ ｕ ｎ ｉｌ ｔｅ ｎ ｃ ｅ ｎ ａ ｎ ｎ ｇ ｒｔ Ｍ ｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｌ ｓ ｄ Ｓ ｑ ｅ ｔａ ｔｒ Ｐａ
表 １ 事务数据库 Ｄ Ｂ
（）１ １序列 的 ｓｐ 最 小支持数 ， ４￣ 果 一 １ ｕ＜ 那么该 １序列加入至 Ⅳ１ ，否则该 １序列加入至 Ｆ １中，同时更新 Ｆ ２中相匹配 一 Ｓ’ Ｓ’ 的频繁 ２序列 的位置 时间信息 。 一 （） Ⅳ１中的每个 １序列 ，扫描 Ｆ ２，将 与该 １序列匹 ５对 一 Ｓ’ 一 配的频 繁 ２序列移至 Ｎ ２ Ｃ ’ ２。 一 Ｆ ，Ｆ Ｓ＝ ’ （） Ⅳｌ中的每个 １ 列 Ｓ ６对 一 序 ，重复以下操作 ，直至 Ⅳ１
基金项 目：武夷学院校科 研科技基金 资助项 目 ｘ ００９ （１ １０） ２ 作者简介 ： 林
安全
定义５闭合频繁序列 （ ）如果一个序列没有支持度与之相
同的超序列 ，且是频繁 ，那么此序 列是一个 闭合频繁序列 ， 或称 闭合序列模式 ，记为 ｃ ，即 Ｃ ＝ ａａ Ｓ Ｓ ｛ｌｅＦ ，不存在 ∈
ＤＯＩ １ ．９ ９ ．ｓ ． ０ —４ ８２ １．２ １ ： ０３６ ０ｉ ｎ１ ０３ ２ ．０ ２ ． ８ ｓ ０ １ ０
１ 概述
序 列模 式挖掘是文献【】 出的一种重要数据挖掘 方法 ， １ 提 有着广泛的应 用，常见的算法有 ＳＡ Ｅ Ｐｅｘｐｎ１ Ｐ Ｄ ｒｆ Ｓａ［ ｉ ３ 等。 闭合序列模式挖掘则是对具有与完整频繁序 列相 同表达能力 的更精简的序 列模式进行挖掘 ， 常见的算法有 Ｃｏ ｐ ｎ １ ｌＳ ａ ［等。 ４ 由于事务数据库 的不 断变动 ，给经典的闭合序列模式挖 掘算法挖掘动态 数据 时带来很大 问题 ，因此人们 开始研究 闭 合序列模式的更新挖 掘算法 ，但大多数的研究只是针对增量 挖掘 更新 算法 。在这种现状 下，本文从事务数据库进行减 量操作 的角度出发 ，提出一种基于 闭合序列模式的减量挖掘 算法 Ｄｅ ｏＤ 。该算法通过对减量数据库 的扫描 ，在已有的 Ｐｓ 挖掘结果上直接进行 减量 更新 ，避免事务数据库中相 同内容 的重复挖掘。除此之外 ，该算法以闭合序列模式算法 Ｐ ｓ ６ ｏＤ｝ Ｊ 的更新算法 Ｐ ｓ 为基础 ，用频繁 ２序列去更新 已有的挖 ｏＤ 一
１ 一 序列 的位置 时间信息 。
（） Ｂ 中的频繁序列仍是 Ｄ ’ ２Ｄ Ｂ 中的频繁序列 ，如表 １中
的＜ａ＞ （）等 。 （）、＜ｂ＞
—
（） ３若存在记录减量操作 ， 重新计算最小支持数＝ 记录数×
ｍｉ ｓ ｐ。 ｎ ｕ
（） Ｂ 中不频繁的序列变为 Ｄ ’ ３Ｄ Ｂ 中的频繁序列 ，如表 ｌ 中的＜ｅ＞ ，２序列也是一样 ，假设 ｍｉ ｓｐ ６ ％。 （）等 一 ｎ ｕ＝０ —
有 ３种操作方式：项减量 ，记录减量和混合减量 。
３ 频繁序列的变化情况 ． ２
在最小支持阈值 不变 的情况下 ，３种减量操作带来的频 繁序列变化如下 ： （） １ 项减量 最小支持数不变 ，减量 ｌ序列的支持数减少 ，当其支持 一 数小于最小支持数时，就 出现 了频繁到不频繁的变化 。
为空。 （） Ｆ Ｓ中的每个频繁 闭合序列模 式 尸 重复以下操作 ： ） 一 序列 Ｓ相同的序列 。若存 Ｄ Ｐ ｓ 算法主 要是在事务数据库 Ｄ 用 Ｐ ｓ ｅ ｏＤ＊ Ｂ ｏＤ 算法挖 在 ，则记录 ｌ序列 Ｓ Ｐ中的长度位置 ｄ 一 在 ，并删除序列 Ｓ ，更 新序列模 式为 ：
掘结果 。
３ 相关问题
３ 减量 问题 ． １ 在实际生活中，事务数据库 中的数据随着时间的变化 而
不断发生变化 ，有新 的数据 出现 ，也有 旧的数据要删除 。假
设事务数据库 Ｄ ， 除了 中的数据 ，生成新 的事务数据 Ｂ 删 库 Ｄ’ Ｂ ，这个过程 就是一个数 据库减量 过程 。其 中 ，Ｄ ’ Ｂ＝ Ｄ －ｄ ，这 里称 为减量数据库。事务数据库 的减量操作 Ｂ－ ｂ
ｏ Ｐｏ Ｄ ｉ ｒ ｓ ｎｔｄ ｆＤｅ ｓ ｓｐ ｅ ｅ ｅ ，ｗｈ ｃ ａ ｔ ｒｔｍｅ ｅ ｃ ｅ ｃ ． ｉ ｌ ｏ ｉｈ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｓ ｌ ｂ ｖ ｎ ｈ ｔ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ｆ ｅ ｕ ｎ ｎ ｏ － ｉｈ ｈ ｓｂｅｔ ｉ ｆ ｉ ｎ ｙ Ｔｈ ｓ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｅ ｓ ｔ ｅ ｎ ｗ ｅ ｕ ｔ ｙ ｍｏ ｉ ｇ ｔ ｅ ｄａａ ｂ ｔ ｅ ｈ ｒ ｑ ｅ ｔａ ｄ ｎ ｎ ｅ ｉ ｆｅ ｕ ｎ ｌ ｓ ｄ ｓ ｑｕ ｎ ｅ ｄ ｒ ｃ ｌ ｅ ｒ ａ ｉ ｇ ａ ｄ ｕ ｄ ｔｎ ｒｇ ｎａ ｎ ｎ ｅ ｕ ｔ Ｔ ｕ ａ ｅ ｉ ， ｒ ｑ ｅ ｔ ｏ ｅ ｅ ｅ ｃ ， ｉｅ ｔ ｄ ｃ ｅ ｓｎ ｎ ｑ ａ ｉ ｇ ｔ ｏ ｉ ｉ ｌ ｃ ｙ ｈｅ ｍｉ ｉ ｇｒ ｓ ｌ． ｈ ｓｉ ｓ ｖ ｓｔ ｔ ｍｅ ｗｈｉｈ ｈ ｓｐ ｏ ｅ ｙ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ． ｃ ａ ｒ ｖ ｎ ｂ ｘ ｅ ｉ ｎｔ ｈ
２序列 的频繁变化也 由此更新 。 一
列集合 Ｆ ２ 非频繁 １ 列集合 ⅣＦ ， Ｓ， 一 序 １非频繁 ２序列集合 ２ 一 输 出 ＤＢ 的频繁 闭合序列集合 Ｆ Ｓ ’ Ｃ’
ｆ） Ｓ ’ Ｆ ２ １ ２＝ Ｓ 。 Ｆ
由上述可知 ，事务数据库在 做减量操作 的过程 中，１ 一 序
（） 录减 量 ２记
２ 相关概念
定义 １ （ 事务数据库减量）事务数据库删除 自身 旧的无效
数据 的操作 。
减量记录 中的各 １ 一 序列 的支持数减少。最小支持数不变 时，当减量的各频繁 １序列支持数小于 最小支持数 时，为频 一
繁到不频 繁的变化 ；最小 支持数改变 时，通过 最小 支持数＝ 记录数ｘ ｉ ｓ ｍｎ ｕ — ｐ计算新 的最小支持数 ， 数据库中各 １ 一 的 序列 支持 数与新 的最小支持数 比较。若支持 数从 大于变为小于最
① 检查 由项 一 组成 的 ２序列是否存在于 Ｆ ２中， ｄ 一 Ｓ ’ 若 不存在执行第③步 。 ② 若存在 ，调用 Ｐ ｓ 尸一ｄ ＤＢ 小ｍ ｎ ｓｐ Ｆ Ｓ） ｏＤ （ ， ’ Ｉ ｉ—ｕ ， Ｃ ’， 判断 Ｐ —ｄ子序列能否用该 ２序 列进行扩展 ，若能则返 回。 一 ③ 更新为 Ｐ—ｄ和 —ｉ ２ ｌ １ 一 … ２个模式。 ｄ ／ｉ ｄ ＊ — 指长度位置在 Ｐ—ｄ的项 ｉ 同 ； ｐ ，ｉ Ｐ—ｄ是模式 Ｐ
Ｆ ， ，ｕｐ ｒ ａ＝ｕｐ ｒｆ ） Ｓ ｃ ｓｐ ｏ ｔ ）ｓｐ ｏｔ ）。 （ （ １
定义 ６ 间窗 口（） ｗ ＜ ｓ ｅ ， （ 时 ｗ ） ＝ Ｕ， ＞ 指交易的有效时间 ， Ｕ 即事件 只有在 一个 时问窗 Ｉ内发 生才被认为 是有意 义 的。 Ｚ ｔ
如 ：时间窗 Ｉ可 以用一天、一分钟等一段时间来表示 。 ： １
中 分 号 Ｔ３ ・ 圈 类 ： Ｐ０６ １
基于 闭合序 列模 式的减量挖掘 算 法
林 颖
（ 武夷学院计算机教研室 ，福建 武夷山 ３４ ０ ） ５３０
摘
要： 针对 数据库减量 时不断重复挖掘 的问题 ， 已有 闭合序列模式算法 Ｐｓ ＊ 在 ｏＤ 的基础上 ， 提出一种减量挖掘算法 Ｄ Ｐ ｓ 通过移 动 ｅｏＤ 。
列和 ２序列 的频繁情况会 出现 ３种变化 ： 一 （） Ｂ 中的频繁序列变为 Ｄ 中的非频繁序列 ，如表 １ １Ｄ Ｂ’
中的＜ｆ 和＜ｈ＞ （ ＞ （）。 ）
（） ２用 中的每个单项 ，扫描频繁 ｌ序列集合 ｌ 一 ，发 现相 同项 ，则该频繁 １序列的支持 数 ｓｐ ｓｐ ，更新对应 一 ｕ ＝ ｕ －１
［ ｙｗ ｒ ｓ ａａｍｉｉｇ ｓｑ ｅｔ ｌ ａｅ ；ｌｓｄｓｑ ｅｔ ｌ ａｅｎｍｉｉｇ ｄ ｃｅ ｎａ ｎｎ ；ｎ ｒｍｅ ｔｌ ｎｎ ；ａａｕ ｄｔ Ｋｅ ｏ ｄ ｄ ｔ ｎｎ ；ｅ ｕ ｎｉ ｔ ｒ ｃｏｅ ｕｎｉ ｔ ｒ ｎｎ ； ｅｒｍｅｔｌ ｉｇ ｉｃｅ ｎａ ｍｉｉｇ ｄ ｔ ｐ ａ Ｉ ａ ｐ ｔｎ ｅ ａｐ ｔ ｍｉ ｅ