序列模式挖掘算法的分析秦晓薇
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。
一种挖掘多维序列模式的有效方法
ＸＩ ＡＯ ｎ ｃ ｉＸＵＥ Ｒｅ － ａ ， Ａｎ ｒ ｎ ． ｆ ｃ ｅ ｔ ｌ ｏ ｉ － ｏ ｇＥｆ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｉ ｈｍ ｆ ｍｉ ｉ ｇ ｍ ｕ ｔ－ ｉ ｎ ｉ ｎ ｌ ｓ ｑ ｅ ｔａ ａ ｔ ｒ ｓ Ｃｏ ｏ ｎｎ ｌ ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ｅ ｕ ｎ ｉ ｌ ｐ ｔｅ ｎ ． ｍｐ ｔ ｒ ｉ ｕ ｅ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ｇｎ ｅ ｉ ｇ
设 非空集合 ， ｉ … ，｝ 示所有 项的集合 ， 中 ｉ １ － 表 ， 其 ≤ （
ｋ ） ≤ｎ 为项 （ ｅ 。 ｉ ｍ） ｔ
些维信息 ，像在顾客购买行为分析 中考 虑到顾客 的年龄 、 性
别等信息 ， 这样的模式融合 了更多的信息 ， 应用价值更高 。 ｅ— Ｓｑ
ａ ｄ Ａｐ ｌ ａ ｏ ， ０ ８，４（ ：８ －１ ０ ｎ ｐｉ ｔ ｎ ２ ０ ４ ６） １ ７ ９ ． ｃｉ ｓ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈｉ ｐａ ｅ ｐｒ ｐ ｓ ａ ｅ ｓｒ ｃ ： ｓ ｐｒ ｏ ｏ ｅｓ ｎ ｗ ａｇ ｒｔ ｍ ｆｒ ｉ ｎ ｍｕｌ － ｍ ｅ ｓｏ ｌ ｅｑ ｅｎｉ ｌ ｌｏ ｈ ｉ ｏ ｍ ｎｉｇ ｔ ｄｉ ｎ ｉｎａ ｓ ｕ ｔａ ｐａｔ ｒ ． ａｇ ｒｔ ｉ ｔｅｎｓＴｈｅ ｌｏ ｈｍ ｍ ｉｅ ｓ ｑ ｎ ｉｌ ｉ ｎ ｓ ｅ ｕｅ ｔａ ｐａｔｒ ｓ ｎ ｔ ｎ ｉ ｄａａ ｅ ｆｒｔｙ， ｎｄ ｈ ｆｎ ｆｅ ｕｅ ｔ １－ｉ ｅ ｔ ｓ ｔ ｉ ｓｌ ａ ｔ ｅｎ ｉ ｄｓ ｒ ｑ ｎ ｔ ｅｍｓ ｔ ｆｏ ｅ ｒｍ ｍｕｌｉ ｉ ｅ ｉｎａ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｔ ａ ｓ ｐｏ ｔ ｓ ｐ ｔｅ ｉ ｔ －ｄｍ ｎｓｏ ｌ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｈ ｔ ｕｐ过扫描不断缩小的频繁（一 ） 项集 来生成频繁 ｋ项集 ， 少 了扫描投影数据库的 次数 ， １一 减 因而减少 了 时间开销 ， 实验表明该算法有较 高的挖掘 效率。 关 键 词 ： 影 数 据 库 ； 维序 列 模 式 ； 列模 式 ； 投 多 序 数据 挖 掘
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
13
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 ……
2024/9/28
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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。
2024/9/28
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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。
一种改进的加权序列模式挖掘算法
（ ｃ ｏ ｌ ｆＩ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ，Ｙａ ｇ ｈ ｕ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ，Ｙａ ｇ ｈ ｕ ２ ５ ０ ） ｏ ｏ ｎ ｚ ｏ ｉ ｅ ｓｔ ｙ ｎ ｚ ｏ ２ ０ ９
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｈ ｉ ｈ ｅ ｅ ｕ ｎ ｉｌ ａ ｔ ｒ ｎ ｎ ｓ ｒ ｃ ｎ ｔ ｅｗｅ ｔｄ ｓ ｑ ｅ ｔ ｔｅ ｎ ｍｉ ｉｇ，ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｇ ａｐ ｈ ｌｏ ｉ ｈ ＭＷ Ｓ ｎ ｆｔ ｅｂ ｓ ｌｏ ｉ ｍｓ ｕ ｕ ｉｇ ｔ ｅ Ｐ ｉ ｏ ｅｏ ｈ ｅ ｔ ｇ ｒｔ ｓ ａ ｈ ，ｂ ｔ ｒｎ ｈ ｄ
Ｋ ｎｍｕ ｗｅｇ ｔｄｓ ｐ ｏ ｔ ｔ ｉ ｓｔ ｅｐ ｉｃｐｅｏ ｒ ｆ ｒｊｃｉｎｄ ｔｂ ｓ Ｏａ ｏｄｔ ｅｏ ｃ ｒｅ ｃ ｆ ａ ｄｄ ｔ ｏ ｉ ｍｉｉ ｍ ｉｈ ｅ ｕ ｐ ｒ，ｕ ｉｚ ｈ ｒｎ ｉｌ ｆｐ ｅｉ ｐ ｏｅｔ ａａ ａ ｅｔ ｖ ｉ ｈ ｃ ｕ ｒｎ ｅｏ ｎ ｉａｅｅ ｍｂ— ｌｅ ｘ ｏ ｃ
ｍｉ ｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｔｗｉ ａ ｉ ｅ ｅ ａ ｅ ｔ ｅ ｓｔ ａ ｎ ｏ ａ ｄｄ ｔ ｏ ｉ ａ ｏ ｉｌｅ ｐ ｏ ｉｎ ｂ ｃ ｕ ｅ ｏ ａ ｉ ｇ ｏ ｈ ａ ｄｄ ｔ ｎｎ ｒ ｃ ｓ ，ｉ ｌ ｅ ｓｌ ｇ ｎ ｒ ｔ ｈ ｉ ｔ ｆｃ ｎ ｉ ａ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｒａ ｘ ｌ ｓｏ ｅ ａ ｓ ｆｂ ｓｎ ｎ ｔ ｅ ｃ ｎ ｉ ａ ｅ ｌ ｙ ｕ ｉ ｏ
ｎ ｔ ｒａ ｅ ｐｏ ｉ ｎ ｎ ａ ｅ ｕ ｌ ｄ ａ ｔｇ ｆ ｔ ｅ ｍｉ ｉ ｍ ｉ ｈ ｅ ｕ ｐ ｒ Ｏ ｏ ｔ ｚ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ． Ｔｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ａ ｏ ｉｌ ｘ ｌ ｓ ，ａ ｄ ｔｋ ｓ ｆ ｌ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ｈ ｎ ｍｕ ｗｅｇ ｔｄ ｓ ｐ ｏ ｔ ｔ ｐ ｉ ｅ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｏ ｍｉ ｈ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｒ ｓ ｌｓｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ Ｗ Ｓ ｉ ｍｏ ｅ ｅ ｆｃ ｉ ｅ ｔ ａ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｈ Ｐ Ｍ ｓ ｒ ｆｅ ｔ ｈ ｎ ｔ ｅ ａｇ ｒｔ ｖ ｈ ＭＷ Ｓ ｎ ｍ ｉｉ ｇ ｗｅｇ ｔ ｄ ｓ ｑ ｅ ｔ ｌ ａ ｔｒ ｓ Ｐ ｏ ｎ ｎ ｉ ｈ ｅ ｅ ｕ ｎ ｉ ｔｅ ｎ ａ ｐ
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
Ａｂｔａｔ ｎｏｄｒ ｏｓｌｅ ｈ ｅ ｃｓ ｆｅ ｅｔｄｙｓａｎｎ ｒｊｃｏ ａａａｅｌ ｋｎ ｒｏａ ｆ ｑ ｅｔｔｍ ａ ｄｐｏｕ ｓｒｃ：Ｉ ｒｅ ｔ ｏｖ ｅｄ ｆ ｔ ｏ ｐａｅｌ ｃｎ ｉｇｐｏ ｔ ｎｄｔｂｓ ｏｉｇｆ ｃｌｒ ｕ ｎ ｉ ｎ ｒｄ－ ｔ ｅ ｒ ｅｉ ｏ ｏ ｌ ｅ ｅ ｃ ｇ ｍｎｎ ｒｅｎ ｍ ｅ ｆ ｕｌ ａ ｄｐｏ ｃ ｄｔ ａｅ ｒ ｘ ｐｎａ ｏ ｔｍ， ｈｓ ａｅ ｒｐｓｄｔｅＳ Ｍ—ＩＴａｇ— ｉ ， ｉｉｇｌ ｇ ｕ ｂｒ ｐｉ ｔ ｒｊ ｔ ａ ｂｓｓｉ Ｐｅ Ｓ ａ ｌ ｒｈ ｔｉ ｐ ｐｒ ｏｏｅ ｈ Ｐ ＬＰ ｌｏ ｎ ａ ｏｄ ｃｅ ｅ ａ ｎ ｆ ｉ ｇｉ ｐ ｒｈ ｒ ｅ ｕｎｉ ａｔ ｎｍｎｎ ．Ｂ ｏ ｎｃ ｎ ｅ２ｓｑｅ ｃ Ｔ （ａｔｔｍ ｐｓｉ ａｌ） ｔｅａ ｏ ｔｍ ｆ ｎ ｅ ｉ ｍ ｆ ｑｅ ｔｌ ｔ ｒ ｉｉｇ ｙｃｎ ｅｔ ｇｔ － ｕ ｎｅｕＰ １ｓ ｉ ｏｉｏ ｔｂｅ ， ｈ ｇｒｈ ｕ ｄｔ ｔ ｏｓ ａｐ ｅ ｉ ｈ ｅ ｅ ｔｎ ｌ ｉ ｏ ｈ ｎｘ ｉ ｍｏ ｅｓｑ ｅｃ ， ｅ ｉ ｄｓｑ ｅｔ ｌ ａ ｅ ｒｗｈ ｎ ｖｉ ｄｒｐａ ｄｙｓａｎｎ ｒ ｅｔ ｎｄｔ ａｅ Ａ ｅ ａ ｅｔｔ ｔ ｕ ｎｅ ｒａ ｚ ｕ ｎ ａ ｐｔ ｒ ｇｏ ｔ ｄａｏ ｅ ｅｅｔ ｌ ｎｉｇｐｏ ｃｉ ａａ ｓ． ｔｈ ｍｅ ｅ ｆｈ ｅ ｌ ｅ ｅ ｉ ｔｎ ａ ｄ ｅ ｃ ｊ ｏ ｂ ｔ ｓ ｔ ， ｔ ｓ ｏ ｌ ｖｉ ｒｄ ｃ ｇａ ｄｍ ｎｎ ｒｅｎ ｍ ｅ ｆ ｕ ｌ ａ ｄｐ ｏ ｃ ｄ ｔｂ ｓｓ ｙ ｈ ｃ ｉ ＬＦ Ｔ（ ａ ｅｌ ｔ — ｉ ｍｅ ｉ ａ ｏｃ ｕ ａ ｏ ｐｏ ｕ ｉ ｎ ｉｉｇｌ ｇ ｕ ｂ ｒ ｐｉ ｔ ｒ ｅ ｔ ａａ ａｅ ｅｋｎ Ｓ ＩＰ ｓｍ ｓ ｉ ｌ ｄ ｄ ｎ ａ ｏｄ ｃ ｅ ｊ ｂ ｃ ｇ ａ ｔｍ ｆ ｓ ｐ ｓ ｉ ｂｅ ｒ ｒ ｏｐｕ ｉｇ ｘ ｅ ｍ ｎｓｓｏ ａ ｔｅａ ｏ ｔｍ ｉ ｅｆ ｔ ｅ ｅ ｒ ｏｉｏ ｔ ｌ）ｐ ｏ ｒｎｎ ．Ｅ ｐ ｒ ｅ ｔ ｈ ｗ ｔ ｔ ｈ ｌ ｒ ｈ ｆ ｃ ｖ ． ｉ ｔ ｔｎ ａ ｉ ｔ ｉ ｈ ｇｉ ｓ ｅｉ Ｋｅ ｏ ｄ ：ｄ ｔ ｍ ｎｎ ；ｓｑ ｅ ｔ ｌ ａｔ ｉｉｇ ｐ ｓ ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｐ ｏ ｃ ｄ ｄ ｔ ａｅ ｙ ｗ ｒ ｓ ａ ｉｉｇ ｅ ｕ ｎｉ ｔ ｒ ｍ ｎｎ ； ｏ ｉｏ ｉ ｏ ｉ ； ｒ ｅ ｔ ａ ｂ ｓ ａ ａｐ ｅ ｎ ｔ ｎ ｎ ｍａ ｏ ｊ ｅ ａ
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是计算机科学领域中一种重要的技术。
它可以从大量的序列数据中找出有价值的模式，帮助人们更好地理解和利用这些数据。
因此，现在有越来越多的学者投入到序列模式挖掘算法的研究与实现中。
一、序列模式挖掘的研究序列模式挖掘是一种复杂的统计技术，其主要任务是从不同的序列中发现有价值的模式关系。
研究人员对序列模式挖掘技术进行了系统的研究，以便最大限度地满足应用需求。
（1）首先，研究人员构建了基本的序列模式挖掘模型，并利用这个模型去查找有价值的模式关系。
研究人员还改进了现有的序列模式挖掘模型，以提高模式挖掘的准确性和效率。
（2）其次，研究人员还研究了序列模式挖掘算法的可扩展性。
在内存不够用时，可以使用分布式计算来加快模式挖掘的处理速度。
（3）最后，研究人员还考虑到序列模式挖掘过程中可能出现的噪声和冗余问题，改进了现有的模式挖掘算法，以减少这些问题的影响。
二、序列模式挖掘的实现序列模式挖掘的实现主要分为使用现有的模式挖掘软件和使用自己编写的软件两部分。
使用现有的模式挖掘软件可以节省开发时间，在某些情况下可以大大降低开发成本，因此越来越多的学者选择使用现有的模式挖掘软件来实现序列模式挖掘的功能。
另外，也有学者编写自己的序列模式挖掘算法。
根据应用场景，研究者可以根据需要改进现有的序列模式挖掘算法。
例如，在实现序列模式挖掘的任务时，研究者可以结合深度学习技术，借助深度神经网络来提高模式挖掘的准确率。
此外，研究者还可以利用机器学习技术来提高模式挖掘的准确度和效率。
三、总结序列模式挖掘是一项重要的技术，可以有效地从大量的序列数据中发现有价值的信息，有助于我们更好地利用数据。
随着时代的发展，越来越多的学者参与到序列模式挖掘的研究与实现中，不断改进模式挖掘的算法，提高模式挖掘的准确性和效率。
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。
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。
序列模式挖掘算法的比较与研究
应 用 科 学
２ ２ 重 科０ 第嗍 露Ｉ ０年 １
序列模 式挖掘算法 的比较与研究
孙 浩 董 雷
（ １ ５ 部 队９ 分 队 辽 宁 大 连 １６ ２ ９５０ １ １ ０ ３）
摘 要 序列模式挖掘是数据挖掘 中的一个 重要研究方向 ，即在序列数据库 中找 出所有 的频繁子序列。对序列模式挖掘 中的典 型算 法的执 行过程及其特点进行研究 ，并对其时空执行效率进行分 析比较 ． 且做出适当的 评价 。 并
预测 、Ｄ Ａ 列 的破 译 等 。本 文 以Ａ ｆ ｆ ，Ｇ Ｐ ｍｅｐｎ ｒｆＳ ａ Ｎ序 ｐ ｏＭ１ Ｓ ，Ｆ Ｓａ和Ｐｅｘｐｎ ｉｉ ｉ 四个典型算法为例，对两类算法进行介绍 、分析和总结。
循环扫描 ； ③对于序列模式的长度比较长的情况 ， 算法很难处理。
１３ Ｆｅ Ｓ ａ ． ｒｅ ｐ ｎ算法描述和分析 ＦｅＳ ａ￣ ， ｒｅｐ ｎ － 的 过程 可 以描 述为 ： 执行 输入：序列数据库趿 最小支持度阈值ｍｎ ｓｐ ｉ—ｕ ； 输出 ：所有 的序列模式；
输入 ： 大项集阶段转换后的序列数锯库； 输 出：所有最长序列。 １ Ｌ＝ ａ ｅ— ｑ ｃ｝ ／ ） ． ｌ ｇｌｓ ｅ ｅ；／ ｛ｒ ｅ ｎ 大项集阶段得到的结果。
２）Ｆｒ ２ ｋ ≠ ； ＋）ｄ ｂｇ 。 ０ （ ；三 ｏ ｅｉ ｎ ３ ￣Ｃ ｄ ａ － ｅｅ ｔ Ｌ ． ， ）Ｃ＝ ａ ｉ ｔ ｇｎｍｅ（ ｋ ）／ ｎ ｄｅ ｃ 中产生的新的候选者。 ４） ｏ ｃ ｕｔ ｅ－ ｕ ｎｅ ｉ ｈ ａ ｂｓ ｏ， ｒ ａｈ ｓ ｍ ｒ￣ｑ ｅｅ ｎｔ ｄｔ ａｅｄ ， Ｆ ｅ ｅ ｏ ＿ Ｃ ｅ ａ 对数据库 中的每一
中所购 买 的所 有 物 品。 可能 需 要指 定 一个 滑 动 的时 间 窗 口 ，客户 在 滑动 时间窗 口的时间段 内的所有的购买行为均作为一个事务 ；③缺少分类层 次：只能在项目的原始级别上进行挖掘。
用Python实现的序列模式识别算法研究
用Python实现的序列模式识别算法研究序列模式识别是一种重要的数据挖掘技术，它在时间序列分析、生物信息学、金融市场预测等领域有着广泛的应用。
本文将重点探讨使用Python编程语言实现的序列模式识别算法，并对其进行深入研究和分析。
什么是序列模式识别算法序列模式识别算法是一种用于发现数据序列中重复出现的模式或规律的技术。
在时间序列分析中，我们常常需要从历史数据中找出一些规律性的模式，以便进行未来的预测和决策。
序列模式识别算法就是为了解决这类问题而设计的。
序列模式识别算法的应用领域序列模式识别算法在各个领域都有着广泛的应用。
在生物信息学中，科研人员可以利用序列模式识别算法来发现DNA或蛋白质序列中的重要模式，从而推断它们的功能和结构。
在金融市场中，投资者可以利用序列模式识别算法来分析股票价格走势，制定交易策略。
此外，在工业生产、医疗健康等领域，序列模式识别算法也被广泛应用。
Python在序列模式识别中的优势Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，在数据科学和机器学习领域有着广泛的应用。
在序列模式识别算法的实现过程中，Python具有以下几点优势：丰富的库支持：Python拥有众多优秀的数据处理和机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，这些库提供了丰富的工具和函数，方便开发者进行数据处理和模型构建。
易读易写：Python语法简洁清晰，代码易读易写，适合快速原型开发和实验。
社区活跃：Python拥有庞大而活跃的开发者社区，用户可以方便地获取到各种资源和支持。
常见的序列模式识别算法1. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，常用于发现频繁项集。
通过扫描数据集多次来发现频繁项集，并生成关联规则。
2. PrefixSpan算法PrefixSpan算法是一种基于前缀投影的序列模式挖掘算法，适用于挖掘序列数据库中频繁出现的子序列。
3. SPAM算法SPAM（Sequential Pattern Mining）算法是一种用于挖掘时间序列数据中频繁出现的子序列模式的算法。
《序列模式挖掘》课件
基本原理
通过设置最小支持度阈值来筛选出频繁项集，再利 用这些频繁项集生成所有可能的序列模式。
主要算法
基于前缀树的算法、基于关联规则的算法等 。
02
序列模式挖掘算法
Apriori算法
01
总结词
基于频繁项集的挖掘算法
02 03
详细描述
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘算法，用于发现数据集中频繁 出现的模式。它利用了关联规则的性质，通过不断剪枝和生成候选项集 来找到频繁项集，从而挖掘出序列模式。
健康状况预测案例
总结词
健康状况预测是序列模式挖掘在医疗领域的应用之一 ，通过分析个体的生理数据序列，可以预测个体的健 康状况和疾病发展趋势。
详细描述
健康状况预测是医疗领域的一个重要研究方向，它可以 帮助人们及时发现潜在的健康问题并采取相应的预防措 施。序列模式挖掘技术可以通过分析个体的生理数据序 列，发现隐藏的疾病模式和发展趋势，从而为个体提供 个性化的健康管理和治疗方案。例如，医疗机构可以利 用序列模式挖掘技术分析患者的生理数据，发现异常的 生理指标和疾病发展模式，从而为患者提供及时的干预 和治疗方案。
发现频繁项集之间的有序关系；
特点 针对有序数据进行挖掘；
序列模式挖掘的模式，预测未来走势；
医疗领域
02
分析疾病发病前后的症状变化模式，辅助诊断；
物流领域
03
分析货物运输路径模式，优化运输路线。
序列模式挖掘的基本原理
定义
频繁项集是指在一组数据中频繁出现的项集 ，而序列模式挖掘则是找出这些频繁项集之 间的有序关系。
推荐系统案例
总结词
推荐系统是序列模式挖掘的另一个重要应用，通过分 析用户的行为序列，可以预测用户的兴趣和需求，为 用户提供个性化的推荐服务。
频繁序列模式挖掘算法pbwl算法
频繁序列模式挖掘算法pbwl算法频繁序列模式挖掘算法（Pattern Based Weighted Largely algorithm，简称PBWL算法）是一种用于挖掘序列数据中频繁模式的算法。
它在挖掘序列数据中具有重要的应用，可以帮助人们了解序列数据的结构并发现其中隐藏的规律。
在现实生活中，我们经常遇到需要分析序列数据的情况。
比如，我们可以将购物清单看作是一系列的购买序列，我们可能希望挖掘出经常一起购买的商品组合，以便给客户推荐相关商品。
再比如，将市场股票的交易记录看作是一系列的交易序列，我们可能希望挖掘出常见的交易模式，用来预测股票走势。
频繁序列模式挖掘算法可以帮助我们从海量的序列数据中挖掘出这些有用的信息。
PBWL算法的工作原理如下：首先，它将输入的序列数据进行预处理，将每个序列根据其相似性划分为若干个子序列。
然后，算法会将每个子序列表示成一棵序列树的形式，其中每个节点表示一个序列的片段。
接下来，PBWL算法通过计算每个节点的频繁度得分，并进行剪枝操作去除低频的序列片段。
最后，算法将频繁序列模式按照频繁度进行排序，并输出挖掘结果。
PBWL算法的特点在于它能够考虑序列数据中序列片段的权重。
在实际应用中，我们经常会遇到一些序列片段比其他片段更重要的情况。
比如，在股票交易数据中，我们可能会关注某种特定交易模式的频率，而忽略其他不重要的模式。
PBWL算法通过引入权重因子，可以在挖掘过程中更加灵活地对序列片段进行建模和评估，从而得到更精确的挖掘结果。
除了考虑权重因素，PBWL算法还具有高效和可扩展性的特点。
它采用了一系列的优化策略和数据结构，可以在大规模序列数据上进行高效的挖掘操作。
另外，PBWL算法还可以通过增量式的方式进行更新和处理新增的序列数据，使其适用于在线更新情况。
总之，PBWL算法作为一种频繁序列模式挖掘算法，具有较好的性能和灵活性。
它可以帮助人们发现序列数据中的规律和模式，为实际应用提供有价值的信息。
序列模式挖掘研究
序列模式挖掘研究吴孔玲;缪裕青;苏杰;张晓华【摘要】为了更好地分析购物篮数据,挖掘出潜在客户,序列模式挖掘应运而生.序列模式挖掘是数据挖掘一个重要研究内容,近年来在很多领域得到广泛运用.概述序列模式挖掘的发展现状,研究基本挖掘框架的经典挖掘算法与扩展模型挖掘算法,特别针对近年来出现的新数据形式序列模式挖掘,以及基于零压缩二叉决策图(ZBDD)结构的挖掘算法做了阐述,最后对序列模式挖掘发展趋势进行了展望.%In order to analysis shopping basket data better, mine potential customers, sequential pattern minging emerged.Sequential pattern mining is an important research content of data mining and has been widely used in many fields in recent years. We summary sequential pattern mining development situation at present, research classical algorithm based on basic mining framework and algorithm based on extension model, Especially describe the new data form sequential pattern mining appeared in recent years and the algorithm based on zero compression binary decision figure (ZBDD), Finally prospect the sequential pattern mining development trend.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)006【总页数】9页(P263-271)【关键词】序列模式挖掘;模式增长;投影数据库;零压缩二叉决策图【作者】吴孔玲;缪裕青;苏杰;张晓华【作者单位】桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林541004;桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林541004;桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林541004;桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林541004【正文语种】中文序列模式挖掘最早由R. Agrawal和R. Srikant在1995年提出[1]，是数据挖掘一个重要的研究领域。
并发序列模式挖掘在学生成绩分析中的应用
并发序列模式挖掘在学生成绩分析中的应用王翠青;杨晓彤;陈未如【摘要】将并发序列模式挖掘应用于学生成绩分析,可以帮助高校调整教学内容,预测学生学习效果,从而促进学生的学习和教学质量的提高.以学生各学期科目成绩为数据源,设计实现算法BV,在挖掘得到序列模式的基础上,计算每个客户序列的分支向量,并以此为基础进行并发序列模式挖掘.通过实验可以看出,在时间效率上,改进算法优于支持向量的并发序列模式挖掘算法;课程成绩并发序列模式随着并发度和支持度的不断增大,在某一取值处,达到峰值,然后逐渐减少;算法在高校学生科目成绩上进行实验,得到了有指导意义的并发集.【期刊名称】《沈阳化工大学学报》【年(卷),期】2018(032)002【总页数】6页(P187-192)【关键词】并发关系;并发度;并发序列模式;学生成绩分析;序列模式【作者】王翠青;杨晓彤;陈未如【作者单位】沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142;沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142;沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142【正文语种】中文【中图分类】TP311序列模式挖掘是数据挖掘研究中的一个重要部分，在许多领域有着广泛的应用，如顾客购物习惯、Web访问模式、科学实验过程分析、自然灾害预测、疾病治疗、药物检验以及DNA分析等[1-4].结构关系模式是以序列模式挖掘为基础，进一步找出序列模式之间关系的一种挖掘方法[5].这种方法将序列模式之间的关系进一步进行分解、细化，整合，形成由并发、互斥、重复及串行关系组成的复合模式[5-7].目前对并发序列模式的研究已经取得阶段性的成果，文献[8]主要介绍了基于支持向量的序列模式挖掘算法，该算法的主要特点是在时间上效率较高，并且避免了庞大的客户序列数据库对具体序列间关系的影响，不再丢失出现概率较小而相互联系密切的关系模式，保证了挖掘出的结果更完整，但该算法产生的中间结果太多，并且序列长度不合理；文献[9]介绍了应用于生物信息的并发序列模式挖掘算法，该算法主要是寻找蛋白质序列之间的并发关系，并且要求输入项必须是单项的.当前对于学生成绩的分析，相关工作主要集中在关联规则的挖掘[10-13]，一般方法是对学生成绩数据源进行预处理，改进数据的质量，从而帮助提高挖掘的精度和性能；给出最小支持度和最小置信度，采用类Apriori算法进行挖掘，从而发现课程之间的相关性.该类研究的优点是可以从挖掘结果中找出哪些课程适合先开设，哪些课程适合后开设等指导制定教学计划的一些建议.但是对原始数据进行离散化处理，得到的挖掘结果可能会产生误差.本文主要是研究适应于学生成绩挖掘的并发序列模式算法，并且挖掘学生课程学习效果之间的并发关系.1 并发序列模式挖掘方法1.1 基本概念定义1 并发关系.若序列c同时包含序列α1,α2,…,αn,则称各序列α1,α2,…,αn相对于该序列c满足并发关系,表示为[α1+α2+…+αn ]c.特别地，对于序列α和β，若它们相对于序列c满足并发关系,表示为[α+β]c.数据源由学生每学期科目分级组成，一个学生的成绩为一条序列数据，每个学期的科目成绩构成一个项目.例1： M、N、O、P、Q、X、Y、Z分别表示不同的科目，a、b分别表示科目对应的等级.表1为科目成绩构成的数据源.表1 数据源示例Table 1 The example of data source编号序列1(Ma Na)(Oa Qb)(Xa Yb) 2(Ma Nb)(Oa Pb)(Xb Zb) 3(Ma Nb)(Oa Qb)(Xa Ya Zb)4(Ma Nb)(Ob Qb)(Xb Zb)由表1可以看出，序列(Ma)(Oa)(Xa)和(Na)(Qb)(Yb)同时出现在序列1中，所以有：[(Ma)(Oa)(Xa)+(Na)(Qb)(Yb)]1.定义2 并发度.序列模式集SP中的序列模式α与β的并发度可以定义为所有包含α或β的客户序列中使α与β满足并发关系的客户序列的频度，即：Concurrence(α,β)=定义3 并发序列模式.如果α和β是序列模式并且Concurrence(α,β) ≤mincon,其中mincon是客户指定的最小并发度，则称α和β组成并发序列模式.并发序列模式可以表示为[α+β].例1中，序列模式最小支持度为70 %时，挖掘序列模式得到的长度≥2的序列模式结果如表2所示.若客户给定最小并发度mincon=50 %，sp3出现在客户序列2、3、4中，sp4出现在客户序列1、2、3中，则Concurrence(sp3，sp4)=2/4=50 %≥mincon，所以[sp3+sp4].序列模式结果如表2所示.表2 序列模式结果Table 2 The result of sequence parttens序列模式编号序列模式序列模式编号序列模式1(Ma Nb)4(Ma)(Qb)2(MaNb)(Zb)5(Ma)(Zb)3(Ma)(Oa)6(Nb)(Zb)设CSDB={c1,c2,…,cn} 为客户序列数据库,SP={sp1,sp2,…,spm}是序列模式挖掘阶段在给定的最小支持度minsup下得到的序列模式集合.定义4 分支向量.每个客户序列cj的分支向量BVj的定义为:其中：1≤j≤n,1≤i≤m,(这里n为客户序列个数，m为满足一定支持度的序列模式个数)，若编号为i的序列模式在客户序列cj中出现，则bvij=1，否则bvij=0.若两个客户序列的分支向量同一位置k都为1，则表示序列模式spk同时出现在这两个客户序列中.因此，通过对分支向量进行“与”运算，便可方便得到序列模式同时出现次数.例1中，在最小并发度mincon=75 %时，每个客户序列的分支向量如表3所示. 表3 客户序列对应的分支向量举例Table 3 The example of branch vector编号序列分支向量1(Ma Na)(Oa Qb)(Xa Yb) 0011002(Ma Nb)(Oa Pb)(Xb Zb) 1110113(Ma Nb)(Oa Qb)(Xa Ya Zb)1111114(Ma Nb)(Ob Qb)(Xb Zb) 110111 1.2 并发序列模式挖掘的改进算法文献[12]中的并发序列模式挖掘算法以支持向量为基础进行，为每个序列模式计算支持向量，此算法适用于数据源规模巨大，序列模式集规模相对较少时的并发序列模式挖掘.本研究中将每个学生的科目成绩作为数据源，数据源规模较小，而首先进行的序列模式挖掘得到结果较大.因此，为每个数据源计算其分支向量，进一步挖掘并发序列模式.算法描述：输入:学生科目成绩数据源CSDB={c1,c2,…,cn },序列模式最小支持度minsup,最小并发度mincon.输出:并发序列模式全集.(1) 用传统的PrefixSpan算法对数据源进行序列模式挖掘,得到学生成绩的序列模式全集SP={sp1,sp2,…,spm}.(2) 计算每个客户序列的ck(1≤k≤n)的分支向量CBVk.(3) 调用BVCON(1)，求得并发集.若Count(BV)表示计算分支向量BV中1的个数，BVCON算法：void BVCON(int k){if(c>=n*mincon){newCon(BV);//产生新的并发集return;}BV=BV & BVk;//当前分支向量与第k条客户序列分支向量求与c++;if(Count(BV)>=2)//若同时存在两个序列模式BVCON(k+1);c--;if(c+n-k>=n*mincon)BVCON(k+1);}(4) 对得到的并发集进行分析整理，去除冗余信息.例1中mincon=50 %时，根据算法得到的并发集如表4所示.表4 并发集(mincon=50 %)Table 4 The set of concurrence(mincon=50 %)客户序列BV并发序列模式c1,c3001100sp3,sp4c2,c3111011sp1,sp2,sp3,sp5,sp6c2,c4110011sp1,sp2,sp 5,sp6c3,c4110111sp1,sp2,sp4,sp5,sp6客户序列c1，c2的分支向量BV1&BV2=001000，其中仅共同包含一个序列模式，所以不予考虑.c1,c4同理.根据序列模式的包含特征，经过分析整理，例1客户序列当minsup=50 %，mincon=70 %时,得到并发集如表5所示.从该例可以看出:在科目M得a级，科目N得b，科目Z得b的同时也伴随着科目O得a以及科目Q得b.通过并发序列模式挖掘可以发现学生在学习过程中各科目成绩间的内在联系，对分析预测学生学习效果有很大的帮助.表5 并发集(minsup=50 %,mincon=70 %)Table 5 The set ofconcurrence(minsup=50 %, mincon=70 %)序号并发集1[(MaNb)(Zb)+(Ma)(Oa)]2[(Ma Nb)(Zb)+(Ma)(Qb)]3[(Ma)(Oa)+(Ma)(Qb)]1.3 算法验证为了验证算法的正确性,使用Visual Studio工具，在内存为8 GB,CPU 为2.40 GHz Core i7,操作系统为Windows10的PC机上实现了该算法.实验数据由IBM数据生成器生成数据源，用该数据源生成程序，以产生实验所需的测试数据,测试数据源的有关参数如表6所示.表6 参数描述Table 6 The description of parameter参数含义D客户序列的个数C每个客户序列包含的平均事物数T每个事物包含的平均项数S最大序列模式的平均长度N不同项目个数鉴于成绩数据的特点，将生成数据参数设置如下：| C |=20,| T |=30,| S |=4,|N|=1 000,|D |=1 000.在不同最小支持度minsup和最小并发度mincon下，采用相同数据源，BV算法与支持向量的并发序列模式挖掘算法[12]的时间效率进行对比，结果如图1所示.从实验结果可以看出，BV算法消耗的时间相对较少，效率优于支持向量算法.图1 BV算法与支持向量算法的时间效率对比Fig.1 The chart of time comparison between convect and BV with different minsup2 学生成绩的挖掘实验2.1 数据的预处理2.1.1 数据采集实验选择沈阳化工大学计算机科学与技术学院2011级全体学生4个学年的学业成绩作为数据源，将不同专业分别考虑.2.1.2 数据标准化数据标准化是预处理工作中最重要的部分，因为绝对成绩并不能准确说明整体数据的特点，并且各个学科考试题的题量、难度和区别度是不相同的或者不完全相同的，评分标准也不统一，因而会出现有的科目考分偏高，有的科目考分又偏低.只有把绝对成绩转换成相对成绩，以各学科相对成绩总分或均分排序才是合理的.相对成绩的科学性、合理性已经逐渐被大多数人认可.正态分布：学生成绩是否符合正态分布规律是考试中比较科学的参考指标.本文中每班每科目的学生成绩呈正态分布，可使数据分布更合理，更科学，挖掘结果更具说服力.每个专业的学生成绩按照不同的班级进行等级划分，等级划分如表7所示.表7 成绩等级划分Table 7 The hierarchy of results级制各级设置比例/%ABCDEF二级制5050三级制304030五级制1025302510六级制52025252010源数据：1条源数据由1个学生每个学期所修课程成绩组成.即1条记录有8个元素.每一列数据代表1个同学8个学期的所有课程.2.2 算法应用与结果分析不同专业的学生在不同的最小支持度minsup和最小并发度mincon下(本实验中minsup=mincon)，挖掘不同成绩等级下的并发序列模式结果曲线如图2所示.从图2可以看出：不同专业的学生，在不同的并发度和支持度下，挖掘得到的课程成绩并发序列模式的并发趋势大体相同，随着并发度和支持度的不断增大，在某一取值处达到峰值，然后逐渐减少.在并发度较小时，序列模式挖掘得到的序列模式数比较多；当并发度较大时,由于序列模式挖掘阶段得到序列模式数相对减少，变化趋势减弱.从图2(d)可以看出，信息专业的学生成绩按三级制分级时，在并发度为0.2处取得峰值，在并发度为0.4处再次取得峰值.这是因为在此支持度下，序列模式挖掘得到的序列模式数比较多，从而导致再次出现峰值.软件专业共111人，在最小支持度minsup=0.2,最小并发度 mincon=0.2，成绩等级五级制时，挖掘得到的并发序列模式数相对较多，结果比较有代表性，挖掘结果如图3所示，这些并发序列模式揭示了不同科目取得成绩之间的关系.图2 不同专业的并发序列模式数变化曲线Fig.2 The CPS chart of different specialty图3 软件专业成绩并发关系Fig.3 The concurrent relation of software上述实验结果说明，日常教学活动中BV算法在学生成绩中的应用可以得到有指导意义的结论，即提高学生成绩应该采用以下教学措施：(1) 计算机网络和操作系统安排在同一学期，计算机组成原理安排在二者之后，或者计算机网络和计算机组成原理安排在前，操作系统安排在后.这是因为在计算机网络得B，操作系统得B时，会同时出现计算机组成原理得B.(2) 同理可知，数据结构、C语言程序设计和C语言实践应该安排在同一学期，JAVA语言和J2EE安排在后面的学期，或者数据结构、JAVA语言和J2EE安排在同一学期，C语言程序设计安排在后一学期.(3) 大学外语3和编译原理安排在同一学期，离散数学安排在后一学期，或者大学外语3和离散数学安排在同一学期，编译原理安排在后一学期.(4) 高数2和离散数学安排在同一学期，组件技术安排在后一学期，或者高数2和组件技术安排在同一学期，离散数学安排在后一学期.(5) 高数2和计算机科学导论安排在同一学期，C语言程序设计和C语言实践安排在后一学期，或者C语言程序设计和C语言实践安排在同一学期，高数2和计算机科学导论后一学期.3 结束语并发性是研究系统行为的重要特性，本研究将并发序列模式挖掘应用于高校学生成绩分析，有助于发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息，从而进一步深化教学改革.同时，研究出了BV并发算法，与现有算法相比，在算法效率上有了更进一步的提高，并且找到学生课程学习效果之间的并发关系，更加完善了成绩预测模型.【相关文献】[1] 肖扬.序列挖掘算法研究及其在用户行为分析中的作用[D].北京:北京邮电大学,2014:13-25.[2] 朱扬勇,熊赟.DNA序列数据挖掘技术[J].软件学报,2007,18(11):2766-2781.[3] 符保龙.基于规则提取量的Web日志关联规则挖掘方法[J].计算机应用研究,2010,27(2):500-502.[4] 孙海.滨海城市自然灾害风险评估与控制方法的基础研究[D].青岛:中国海洋大学,2013:9-15.[5] 吕静,王晓峰,ADJEI O,等.序列模式图及其构造算法[J].计算机学报,2004,27(6):782-788.[6] 张洋,陈未如,纪元.互斥关系模式挖掘算法研究[J].计算机工程与设计,2008,29(22):5776-5779.[7] 彭弗楠,陈未如,黄宁.结构关系模式挖掘中的重复序列模式挖掘[J].甘肃科技,2008,24(8):20-22.[8] 张洋,陈未如,陈珊珊.并发序列模式挖掘方法研究[J].计算机应用,2009,29(11):3096-3099.[9] WANG Cuiqing,LÜ Jing,KEECH M.Applications of Concurrent Sequential Patterns in Protein Data Mining[J].Lecture Notes in Computer Science,2014,8556(97):243-257.[10] 白玲.数据挖掘在高校学生成绩分析中的应用[D].上海:华东师范大学,2011：25-40.[11] 李海峰.数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究[D].河北:河北大学,2009：19-35.[12] 严的兵.基于数据挖掘的学生成绩分析[D].安徽:安徽大学,2011：10-26.[13] 李杰.数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究[D].陕西:西安石油大学,2010：8-17.。
一种基于单序列的序列模式挖掘方法研究
一种基于单序列的序列模式挖掘方法研究
陈未如;吴玲玲;王翠青
【期刊名称】《沈阳化工大学学报》
【年(卷),期】2012(026)003
【摘要】在前期研究工作的基础上,研究在单序列中序列模式的概念,讨论了相关的性质,这些概念和性质与多序列情况有很大的不同.在此基础上给出了在单序列中基于滑动窗口概念挖掘序列模式的方法及相关算法,为进一步研究序列模式及其挖掘算法提供了一定的理论基础.
【总页数】6页(P264-269)
【作者】陈未如;吴玲玲;王翠青
【作者单位】沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.一种基于单序列的序列模式挖掘方法研究
2.一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法
3.一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法
4.基于二维数组的序列模式挖掘方法研究
5.一种基于MDL的日志序列模式挖掘算法
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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)>.
第 28 卷 第 1 期（上） 2012 年 1 月
赤 峰 学 院 学 报（ 自 然 科 学 版 ） Journal of Chifeng University（Natural Science Edition）
Vol. 28 No. 1 Jan. 2012
序列模式挖掘算法的分析
秦晓薇，刘 燕
（赤峰学院，内蒙古 赤峰 024000）
定义 7 支持度：序列的支持度是一个预先设定的阈 值.
定义 8 频繁序列：给定最小支持度阈值，如果序列 A 在序列数据库中的支持数不低于该阈值, 则称序列 A 为 频繁序列.
定义 9 序列模式：最大的频繁序列称为序列模式，最 大序列就是不被其他任何序列所包含的序列.
定义 10 前缀：设每个项集中的所有项按照字典序排 列，给定序列 A=<a1,a2,…,an>,A'=<a'1,a'2,…a'm>（m≤n），如果 a'i=a（i i≤m- 1），a'm哿am，并且（am- a'm）中的项均在 a'm 中项的 后面，则称 A' 是 A 的前缀.例如序列 <(ab)> 是序列 <(abd) (acd)> 的一个前缀.
定义 13 投影数据库：设 A 为序列数据库 SD 中的一 个序列模式，则 A 的投影数据库为 SD 中所有以 A 为前缀
基 金 项 目 ：内 蒙 古 自 治 区 高 等 院 校 科 研 项 目 资 助 （NJSD|A. 3 序列模式挖掘算法 3.1 HVSM 算法
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 11 投影：给定序列 A 和 B，如果 B 是 A 的子序 列，则 A 关于 B 的投影 A' 必须满足 B 是 A' 的前缀，A' 是 A 的满足上述条件的最大子序列.例如，序列 A=<(ab)(acd)(cdfe) >，B=< (b)> 是 A 的一个子序列，那么，B 关于 A 的投影是 A'=<(b)(acd)(cdfe)>.
在对长序列模式挖掘时，SPAM 算法实施了有效支持度 计数与数据库垂直数位映象的表示方法相结合的搜索策 略，但每次序列扩展只增加一个项，使得算法效率受到影响. 基于大项集重用的序列模式挖掘算法[2（] HVSM 算法）是对 SPAM 算法的改进，该算法增加了序列模式的挖掘粒度，克 服了 SPAM 算法的缺点，对于大规模事务数据库有效地提 高了挖掘效率.
1 引言 数据挖掘是从大量的数据中提取未知的、有效的和可
操作的知识，并为企业决策提供支持.序列模式挖掘是数据 挖掘的一个重要分支，用于提取有序集合中超过用户最小 支持度的频繁子序列[1]，广泛应用在 Web 访问模式分析、顾 客购买行为分析、疾病的早期诊断、DNA 序列分析、自然灾 害的预测等方面.目前，大多数序列模式挖掘算法是基于关 联规则算法 Apriori 的原理，即频繁模式的任何非空子模式 都是频繁的.早期的挖掘算法 AprioriAll、AprioriSome 和 DynamicSome 是类 Apriori 算法，GSP 则是一种基于 Apriori 的 水平格式挖掘算法，这些算法都是基于 Apriori 的改进算法， 后来出现了基于垂直格式的挖掘算法 SPADE、基于投影的 模式增长算法 FreeSpan、对 FreeSpan 的改进算法 PrefixSpan、基于正则表达式约束的挖掘算法 SPIRIT 等.本文介绍 四种序列模式挖掘算法，这些算法在性能和效率方面都有 很大的提高，并对其进行分析和总结. 2 序列模式挖掘相关定义
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.