数据挖掘序列模式算法
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。
DMBIT：一种有效的序列模式挖掘算法
关键词 ： 数据挖掘 ； 序列模式挖掘 ； 图； 位 深度优先 ； 支持度．
中图分类号 ｉＰ １ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：００５４ （０ ８ ０ －３６０ １０ －８６ ２０ ）４０ ２ － ４
０ 引 言
序列模 式挖掘是 数据挖掘 中一 个重要 的研究 方向， 具有广 泛 的应用背 景 ， 如顾 客购买行 为的分 析、 网络 访 问模式 分 析 、 学实验 的分 析 、 科 自然 灾
剪枝策略缩小了频繁序列的搜索范围， 同时进一 步加速 了支持度 的计 算 ， 且该 算 法采 用 事件 序列 的生成 ， 实
验分析表明， Ｍ Ｉ 算法在处理大规模数据时性 Ｄ ＢＴ 能更好 ．
害的预测 、Ｎ Ｄ Ａ序列模式 的分析等 ， 已经引起了 越来越多的人工智能和数据库界研究者的兴趣． 序列是指有序的项 目 序列模式挖掘¨是从序 集． 列集中找出出现频率不低于最小支持度阈值的频 繁子 序列 ． 早 期 的 序 列 模 式 挖 掘 算 法 ，如 Ｇ Ｐ ｊ Ｓ ，
・ 作者简介 ： ，俊（９４）男 ， 逢 五 １５． ， 辽宁东港市人 ， 沈阳化工学 院教授 ， ， 硕士 从事模式识别与人工智能研究 收稿 日期： ０ － － ２ ８６ １ ０ ００
第 ４期
逢玉俊 ： ＭＢＴ 一种有效的序列模式挖掘算法 Ｄ Ｉ：
３７ ２
（ｔ Ｏ）≥ ｒｉ ｕ ， ａｎ—ｓｐ则序 列 被称 为数 据 库 Ｄ 中 Ｂ
出现在某序列的第 １个事务中时， ＂ １ 就将该位索引 表的第 ｎ 位置 ｌ例如 当事件 ｘ出现在序列 ｏ中 ， ｔ 时记 为 Ｂｔ（ ， ｉ （ｔ大小 等于序 列 ０中元 素 ｉ 仅） Ｂｔ Ｏ ） 【 数（ 事务数 ）如果 ｘ出现在 的第 ｊ ， 个元素中则 Ｂｔ（【的第 ｊ ｉ ｏ ） 位为 ｌ否则为 ０ ， ．
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
维普资讯
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
基于Map Reduce的序列模式挖掘算法
Ｖ０１ ． ３８
・
计
算
机
工
程
２１ ０ ２年 ８月
Ａ ｕ ｓ ０１ ｇｕ ｔ ２ ２
Ｎ Ｏ．５ Ｉ
Ｃｏ ｕｔｒＥｎ ｉ ｅ ｉ ｍｐ ｅ ｇ ｎｅ ｒｎｇ
软件技术与数据库 ・
文 编 １ ０ ３ ８ ０ ）＿ ｏ － ３ 文 标 码 Ａ 章 号： ０ ＿ ４ （ １ １ ＿ ４ ＿ ｏ ２ ２ ２５ ０ ３ ｏ 献 识 ：
３ Ｂ ｓ ｄ ｃ ｔ ｎＤｅ ａ ｍｅ ｔＳ ａ ｄ ｎ ｏ ｉ ｏ ｌ ｅ Ｊ ａ ５ ０ ４ Ｃ ｉａ ａ ｉ Ｅ ｕ ａｉ ｐ ｒ ｎ， ｈ ｎ ｏ ｇＰ ｌ ｅＣ ｌ ｇ ， ｉ ｎ２ ０ ， ｈｎ ） ｃ ｏ ｔ ｃ ｅ ｎ １
［ ｓ ａｔ ｒｄｔ ｎ ｌ ａ ｎｎ ｌｏｉ ｍ ｈ ｓｃｍｐ ｔ ｇｐ ｗｅ ｈ ｒ ｇ ｅ ｌ ｇｗｉ ｓ ａ ｅ． ｍｉｇａ ｔｅｐｏ ｌ ａｄｓ ｉｕｅ Ａｂｔ ｃ｜Ｔａ ｉｏ ａ ｄｔ ｍｉｉｇａｇ ｒｈ ａ ｏ ｕｉ ｏ ｒ ｏｔ ｅｉ ｄ ａｉ ｔ ｍａｓｄｔ ｓｔＡｉ ｎ ｔ ｒｂｅ ｉｒ ｔｄ ｒ ｉ ａ ｔ ｎ ｓ ａ ｎ ｎ ｈ ａ ｈ ｍ， ｔｂ
ｍａｙ ｔｅＭａ ｕｃｉｎｉ ｕｅ ｎ ａｈＰ ｅ ｘｐｏｅｔｄｓｑ ｅ ｔ ｌ ａ ｅｎ ａｄｔｅｐｏｅｔｄｄｔｂ ｓｓａｅｃｎｔ ｃ ｄｐ ａｌｌ ．ｔ ｉ ｌ ｅ ｎ ，ｈ ｐｆｎ ｔ ｓｄｔ ｍｉｅ ｃ ｒｆ —ｒ ｃｅ ｅｕ ｎｉ ｔ ｒ，ｎ ｒｊｃｅ ａａａｅ ｒ ｏ ｓｕ ｔ ａ ｌ ｌ Ｉｓ ｏ ｓ ｏ ｅ ｉ ｊ ａｐ ｔ ｈ ｒ ｅ ｒ ｅ ｙ ｍｐｉ ｓ ｆ
２． ｈ ｎ ｏ ｇ Ｐｒ ｖ ｎｃａ ｙ Ｌ ｂ ｒ ｔ ｒ ｆ ｒ ｓ ｒｂ ｔｄ Ｃｏ ｕ ｅ ｏ ｔ ｒ ｖ ｌ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｊｎ ｎ ２ ０ １ Ｃｈ ｎ ； Ｓ ａ ｄ ｎ ｏ ｉ ｉｌ Ｋｅ ａ ｏ ａｏ ｙ ｏ ｔ ｉ ｕ ｅ ｍｐ ｔ ｒＳ ｆｗａ ｅＮｏ ｅ ｃ ｎ ｌ ｇ ， ｉ ａ ５ ０ ４， ｉ ａ Ｄｉ Ｔ
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1. 简介频繁序列模式挖掘是数据挖掘领域中的一项重要任务，它用于发现数据集中频繁出现的序列模式。
序列模式是指在一个时间序列数据集中，经常以特定顺序出现的事件或行为。
PBWL（Prefix-Based Window Level）算法是一种用于频繁序列模式挖掘的有效算法。
它通过将时间序列划分为窗口，并使用前缀树来存储和搜索频繁序列模式。
本文将详细介绍PBWL算法的原理、步骤和优势，并通过示例说明其应用和效果。
2. PBWL算法原理2.1 窗口划分PBWL算法首先将时间序列划分为多个窗口，每个窗口包含固定数量的事件或行为。
窗口大小可以根据实际需求进行调整。
2.2 前缀树构建接下来，PBWL算法使用前缀树（Prefix Tree）来存储和搜索频繁序列模式。
前缀树是一种多叉树结构，其中每个节点表示一个事件或行为，路径表示事件之间的顺序关系。
2.3 频繁序列模式挖掘PBWL算法通过遍历每个窗口，将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
在插入过程中，PBWL算法会记录每个节点的计数信息，以便后续的频繁模式挖掘。
当所有窗口都被处理完毕后，PBWL算法从前缀树中提取频繁序列模式。
频繁序列模式是指在整个时间序列数据集中经常出现的序列。
3. PBWL算法步骤PBWL算法的主要步骤如下：1.将时间序列划分为多个窗口，确定窗口大小和滑动步长。
2.初始化前缀树，并设置根节点。
3.遍历每个窗口：–将窗口中的事件序列插入到前缀树中。
–更新前缀树节点的计数信息。
4.从前缀树中提取频繁序列模式：–使用深度优先搜索（DFS）遍历前缀树。
–对于每个节点，检查其计数是否满足最小支持度要求。
–对于满足要求的节点，将其作为频繁序列模式输出。
4. PBWL算法优势PBWL算法相对于其他频繁序列模式挖掘算法具有以下优势：•高效性：PBWL算法通过窗口划分和前缀树存储结构，减少了搜索的空间和时间复杂度，提高了算法的效率。
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。
一种top-K序列模式挖掘算法
１ 引 言
从 海 量 的数 据 中 提 取 出 大 量 有 意 义 的 模 式 向 来 是 数 据 挖掘领域 的热门研究 方 向。序 列模 式挖 掘是 由 Ａｇｒａｗａｌ ａｎｄ Ｓｒｉｋａｎｔ（１９９５） 针对超市 中购 物篮数据 的分析提 出 ，之 后便 逐渐成为频繁模式挖 掘领域中的一个重要分支 。序 列模 式挖掘 目前 已经 广泛 地应 用在 ｗｅｂ点 击流 数据 ，医疗 数据 ， 生物数据等数据 的分 析 。尽 管 已经有很 多高 效实 用 的算法 被提 出 。Ｊ，然 而这 些算法都需要用 户给定一个 最小支 持度
ｑｕｅｎｔｉａｌ Ｐａｔｔｅｒｎｓ Ｍｉｎｉｎｇ（ＫＳＰＭ）．Ｗｅ ｕｓｅｄ ＯＰＵＳ ｓｅａｒｃｈ ｍｅｔｈｏｄ ｔＯ ｔｒａｖｅｒｓｅ ａｌｌ ｔｈｅ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，
ａｎｄ ｕｔｉｌｉｚｅｄ ａ ｂｉｔｍａｐ ａｓ ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｐａｃｅ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｐｒｕｎｉｎｇ ｒｕｌｅｓ ｗｅｒｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｉ ｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｅｘｐｅｒ ｉｍｅｎｔｓ ｏｎ ｗｅｂ ｃｌｉｃｋ ｓｔｒｅａｍ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，ｓｉｇｎ ｌａｎｇｕａｇｅ ｕｔｔｅｒａｎｃｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｄａｔａｓｅｔｓ ｃｏｎｆｉｒｍ ｅｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ． ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ：Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ；Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎ；Ｂｉｔｍａｐ
阈值 ｍｉｎｓｕｐ，才 能从 序列 数 据 库 中 提 取 出 频 度 不 小 于 阈 值 的 频 繁 序 列 模 式 。 在 实 际应 用 中 ，用 户 对 支 持 度 阈 值 没 有 准 确 的认 识 ，只 能 通 过 多 次 试 验 或 丰 富 的 经 验 来 设 定 ，缺 少 统 一 的评 判标 准。因此 ，挖掘 ｔｏｐ—Ｋ序列 模式变得 至关重要 。Ｋ 由用户 自己设 定 ，表 示所 要 得 到 的 模 式 数 量。本 文 采用 ＯＰＵＳ搜 索 方 式 对 所 有 可 能 的 候 选 序 列 模 式 进 行 遍 历 ，并 不断改变 阈值 大小 ，最终 得到符 合要 求 的 ｔｏｐ—Ｋ频 繁序列 模 式 。
序列模式挖掘算法在时间序列数据中的应用
序列模式挖掘算法在时间序列数据中的应用随着科技的不断发展，各种设备和系统都产生了庞大的时间序列数据，涵盖了从生产到销售、从行为到交通等各个领域。
对于这些数据，如何发掘其中潜在的规律和关联关系，从而为决策制定提供有力的支持，成为了现代信息技术领域中的一个重要问题。
序列模式挖掘算法（Sequence Pattern Mining，SPM）便是其中的一种有效手段。
一、序列模式挖掘算法的概念和基本原理序列模式挖掘算法是一种从时间序列数据中提取频繁序列模式的数据挖掘方法。
它的目标是通过训练数据集中相邻事件的频繁出现，发掘出隐含在数据背后的规律性结构，更好地理解和预测时间序列数据中的行为。
这些序列模式可以用来描述自然语言、DNA序列、商业交易和用户行为等，甚至还可以用于时间序列数据的压缩和压缩模板的生成。
序列模式挖掘算法的基本原理是，对于一个项序列集合，首先需要确定一个频繁度阈值，然后通过扫描数据集，找出出现频率大于等于阈值的序列模式。
这个过程包括两个主要的步骤，即序列长度增加和序列计数方法。
在序列长度增加过程中，算法通过挖掘频繁长度为k的子序列，依次扩展长度为k+1的子序列，直到到达所设定的最大长。
而在计数方法中，算法使用前缀树和状态转移图来维护频繁子序列的计数信息，以便于高效地挖掘。
二、序列模式挖掘算法的应用案例和分析序列模式挖掘算法在实践中有很多应用场景，以下将以几个例子来说明。
1. 用于商业交易数据分析序列模式挖掘算法被广泛应用于商业数据分析中，以预测客户的购物行为、发现优惠策略等。
例如，在一个超市中，商品的销售时间和次数信息就是一个时间序列数据。
序列模式挖掘算法可以从这些数据中找到具有规律的购物模式，如销售量最大的商品组合、时间窗口内各商品的购买顺序等等。
2. 用于医学数据分析在医学数据分析中，序列模式挖掘算法可以用于帮助诊断和治疗患者。
例如，在检查的过程中，医院生成了一些代表患者不同部位的数据。
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)>.
比低法得分计算公式
比低法得分计算公式一、引言比低法（BIDE）是一种常用于数据挖掘领域的序列模式发现算法。
在序列数据中，常常需要发现具有特定模式的序列，以揭示其中的规律和趋势。
而比低法得分（BIDE score）则是用来评估序列模式的重要性和频繁程度的指标。
本文将介绍比低法得分的计算公式及其应用。
二、比低法得分的计算公式比低法得分是根据序列模式在数据集中的频率和长度来计算的。
其计算公式如下：比低法得分 = (出现次数 * 长度) - 比低法惩罚其中，比低法惩罚是一个常数，用于惩罚较长的序列模式。
它的作用是防止过度拟合，并使得较短的序列模式更具有代表性。
三、比低法得分的应用比低法得分广泛应用于序列模式挖掘领域，可以用来发现具有重要意义的序列模式。
通过计算比低法得分，我们可以评估序列模式的重要性和频繁程度，从而筛选出具有代表性的序列模式。
在市场营销领域，比低法得分可以用来发现购物行为的序列模式。
通过分析顾客的购买序列，可以发现哪些商品经常一起购买，从而有针对性地进行商品推荐和促销活动。
在生物信息学领域，比低法得分可以用来发现基因序列中的重要模式。
通过分析基因序列的出现频率和长度，可以发现与某种疾病相关的基因序列模式，为疾病的诊断和治疗提供依据。
在网络安全领域，比低法得分可以用来发现网络攻击的模式。
通过分析网络流量数据中的序列模式，可以发现异常行为和潜在的攻击，从而加强网络防御和安全保护。
四、比低法得分的优缺点比低法得分作为一种序列模式发现算法，具有以下优点：1. 简单易懂：比低法得分的计算公式简单明了，易于理解和实现。
2. 考虑频率和长度：比低法得分综合考虑了序列模式在数据集中的频率和长度，能够更加准确地评估其重要性和频繁程度。
3. 应用广泛：比低法得分可以应用于不同领域的序列模式挖掘任务，具有很强的通用性和适用性。
然而，比低法得分也存在一些缺点：1. 参数选择：比低法得分中的比低法惩罚需要进行参数选择，不同的参数取值可能会导致不同的结果。
关联规则之序列模式挖掘--GSP算法
关联规则之序列模式挖掘--GSP算法关联规则--Apriori算法部分讨论的关联模式概念都强调同时出现关系，⽽忽略数据中的序列信息（时间/空间）：时间序列：顾客购买产品X，很可能在⼀段时间内购买产品Y；空间序列：在某个点发现了现象A，很可能在下⼀个点发现现象Y。
例：6个⽉以前购买奔腾PC的客户很可能在⼀个⽉内订购新的CPU芯⽚。
注：1）序列模型=关联规则+时间/空间维度2）这⾥讨论的序列模式挖掘指的是时间维度上的挖掘。
⼀、基本定义序列：将与对象A有关的所有事件按时间戳增序排列，就得到对象A的⼀个序列s。
元素（事务）：序列是事务的有序列表，可记作，其中每个是⼀个或多个事件（项）的集族，即。
序列的长度：序列中元素的个数。
序列的⼤⼩：序列中事件的个数，K-序列是包含k个事件的序列。
如：如下课程序列中包含4个元素，8个事件。
⼦序列：序列t是另⼀个序列s的⼦序列，若t中每个有序元素都是s中⼀个有序元素的⼦集。
即，序列是序列的⼦序列，若存在整数，使得。
例：序列数据库：包含⼀个或多个序列数据的数据集，如下：⼆、序列模式挖掘序列的⽀持度：序列s的⽀持度指包含s的所有数据序列（与单个数据对象（上例中的A/B/C）相关联的事件的有序列表）所占的⽐例，若序列s的⽀持度⼤于或等于minsup，则称s是⼀个序列模式（频繁序列）。
序列模式挖掘：给定序列数据集D和⽤户指定的最⼩⽀持度minsup，找出⽀持度⼤于或等于minsup的所有序列。
例：下例中，假设minsup=50%，因为序列（⼦序列）<{2} {2，3}>包含在A,B,C中，所以其⽀持度=3/5=0.6，其他类似。
产⽣序列模式1、蛮⼒法枚举所有可能的序列，并统计它们各⾃的⽀持度。
值得注意的是：候选序列的个数⽐候选项集的个数⼤得多，两个原因如下：2、类Apriori算法候选过程：⼀对频繁（k-1）序列合并，产⽣候选k-序列。
为不重复产⽣，合并原则如下：序列S1与序列S2合并，仅当从S1中去掉第⼀个事件得到的⼦序列与从S2中去掉最后⼀个事件得到的⼦序列相同，合并结果为S1与S2最后⼀个事件的连接，连接⽅式有两种：1）若S2的最后两个事件属于相同的元素，则S2的最后⼀个事件在合并后的序列中是S1的最后⼀个元素的⼀部分；2）若S2的最后两个事件属于不同的元素，则S2的最后⼀个事件在合并后的序列中成为连接到S1的尾部的单独元素。
序列模式挖掘算法研究
模式挖掘方法主要分为两类 ， 一类是候选集生成
念 ， 后描 述几个 重要 算法 ， 然 最后 给 出性 能分析 。
关键词： 序列模式挖掘 ； 候选集生成 一测试 ； 模式扩展 ； 算法分析
中 图分类 号 ： ＰＯ ． Ｔ ３ １６ 文献 标识码 ： Ａ 文 章编 号 ：０ ５ ３ ５ （０ ６０ —００ 一Ｏ １０ — ７１２ ０ ）４ ０ ４ ３
ｑｅｅ ａａａｅ ｕｎ ｅｄｔｂｓ．Ｒｅｅ ｔ ｔｄｅ Ｉｂ ｉｉｅ ｔ ｊｒ ｌ ｓｓ ｆ ｅｕｎｉ ａｔｍ ｎｎ ｔｏ ｓａ ａｄｄｔ ｇｎ ｒｔ ｎ ｎ — ｃｎ ｕ ｉ ｃ １ ｅｄｖｄｄｉ ｏｔ ｍａ ａ ｅ ｑ ｅｔ ｌ ｔ ｍｉｉ ｍｅ ｄ ： ｎ ｉ ｅ ｅｅａｉ —ａ ｄ ｓ ｓ ａ ｎ ｗｏ ｏ ｃ ｓ ｏ ｓ ａｐ ｅ ｇ ｈ ｃ ａ ｏ
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序列模式挖掘及其算法的研究
在交易数据库DB 中， 每个商品称为一个数据项(item， ( 以 下简称项)， 非空集合1 =(iI,i2二im}称为数据项集(itemset， ， ， 以下 简称项集) ， 每个ik - k- m)是一个项。长度为k 的项集 其中 (l 称为 k 项集。DB 中每个交易(transaction)由顾客号、 交易时间
参考文献 :
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南。北京: 中华工商联合出版社， ,2002.
像高校这样的事业引人政府采购机制，可以防止采购权 力的分散以及缺乏有效的监督机制。今后在事业单位中成立 相关的机构， 由专职或兼职的工作人员从事单位的物资采购，
SPADE算法介绍
水平垂直数据库区别在于数据库中存储数据的结构不一样， 因此扫描数据库的效率不一样。
A
算 法 lgorithm
主要特色
水平数据格式 序列 <1,(1,2,3),(1,3),4,(3,6)> <(1,4),3,(2,3),(1,5)> <(5,6),(1,2),(4,6),3,2> <5,7,(1,6),3,2,3>
挖掘模式
Apriori系 列算法 SPADE GSP
挖掘模式
分类模式 关联模式
算法
关联模 式
聚类模式
序列模式
序列模式挖掘是挖掘频繁出现的有序事件或子序列
B
背 景 ackground
序列模式
首先找出所有的频繁集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最
小支持度一样； 然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小 置信度。 支持度=序列出现次数/总序列数 置信度=序列出现次数/特定子序列出现次数
序列ID（SID） 1 2 3 4
水平数据存储格式：GSP
1序列的ID_list 1 SID 1 EID 1 SID 1 2 EID 2 … … SPADE：垂直数据格式 SID 1 1 1 1 1 2 2 2 EID 1 2 3 4 5 1 2 3 4 项 1 1，2，3 1，3 4 3，6 1，4 3 2，3 1，5
background背景挖掘模式spadegsp分类模式序列模式关联模式apriori系列算法聚类模式关联模式挖掘模式算法序列模式挖掘是挖掘频繁出现的有序事件或子序列background背景序列模式首先找出所有的频繁集这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样
姓名： 专业：
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 ．
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。
数据挖掘中的SPADE算法原理解析
数据挖掘中的SPADE算法原理解析数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联的技术。
而SPADE（Sequential Pattern Discovery using Equivalence classes）算法是一种常用的序列模式挖掘算法。
本文将对SPADE算法的原理进行解析。
首先，我们需要了解什么是序列模式挖掘。
在数据挖掘中，序列模式指的是一系列事件或项的组合，这些事件或项按照时间顺序排列。
序列模式挖掘的目标是发现这些事件或项之间的关联规律，从而可以预测未来的序列。
SPADE算法的核心思想是将序列数据集划分成多个等价类，然后通过计算等价类的支持度来发现频繁序列模式。
具体而言，SPADE算法通过两个步骤来实现这一目标：预处理和模式生长。
在预处理阶段，SPADE算法将序列数据集划分成多个等价类。
等价类是指具有相同前缀的序列集合，即这些序列的前缀是相同的。
通过将序列划分成等价类，可以减少计算的复杂性，提高算法的效率。
在模式生长阶段，SPADE算法通过计算等价类的支持度来发现频繁序列模式。
支持度是指在序列数据集中出现某个序列的次数。
SPADE算法通过递归地生成候选序列模式，并计算每个候选序列模式的支持度来筛选出频繁序列模式。
具体而言，SPADE算法通过两个关键步骤来实现模式生长：投影和连接。
在投影步骤中，SPADE算法根据等价类和候选序列模式生成新的等价类。
在连接步骤中，SPADE算法将新生成的等价类连接起来，形成新的候选序列模式。
通过不断地进行投影和连接步骤，SPADE算法可以生成频繁序列模式。
频繁序列模式是指在序列数据集中出现频率较高的序列模式。
通过发现频繁序列模式，我们可以了解序列数据中的规律和趋势，从而可以进行预测和决策。
总结起来，SPADE算法是一种常用的序列模式挖掘算法。
它通过将序列数据集划分成等价类，并通过计算等价类的支持度来发现频繁序列模式。
SPADE算法的核心思想是通过投影和连接步骤来生成频繁序列模式。
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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4
序列数据库
一般为了方便处理，需要把数据库转化为序列 数据库。方法是把用户ID相同的记录合并，有 时每个事务的发生时间可以忽略，仅保持事务 间的偏序关系。
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问题定义
项集(Itemset)是所有在序列数据库出现过的单 项组成的集合
例：对一个用户购买记录的序列数据库来说， 项集包含用户购买的所有商品，一种商品就是 一个单项。通常每个单项有一个唯一的ID，在 数据库中记录的是单项的ID。
动机：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。
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事务数据库实例
例：一个事务数据库，一个事务代表一笔交易，一个 单项代表交易的商品，单项属性中的数字记录的是商 品ID
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问题定义
序列在序列数据库S中的支持度为序列数据库 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
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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。
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问题定义
元素(Element)可表示为(x1x2…xm)， xk(1 <= k <= m)为不同的单项。元素内的单项不考虑顺 序关系，一般默认按照ID的字典序排列．
在用户事务数据库里，一个事务就是一个元素。
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问题定义
序列(Sequence)是不同元素(Element)的有序排 列，序列s可以表示为s = <s1s2…sl>，sj(1 <= j <= l)为序列s的元素
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
应用案例1：客户购买相关行商品为推荐：模如果式用
分析得到用户 <(“UML语 购物行为 言”)(“Visio2019实 序列模式 用技巧”)>
户购买了书籍“UML语 言”, 则推荐 “Visio2019实用技巧”
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大型网站的网站地图(site map)
Index 网站入口
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
web1 距离较远，就有必要调整网站
web2
地图，缩短它们的距离，甚至
应用案例2：We直b接访增加问一模条链式接。分析
数据挖掘序列模式算法
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1
主要内容
序列模式挖掘简介 序列模式挖掘的应用背景 序列模式挖掘算法概述 GSP算法 PrefixSpan算法 Disc-all算法 支持约束的序列模式挖掘
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一、序列模式挖掘简介
序列模式的概念最早是由Agrawal和Srikant 提出 的。
问题 数据集 关注点
序列模式挖掘 关联规则挖掘
序列数据库 事务数据库
单项间在同一 单项间在同一 事务内以及事 事务内的关系 务间的关系
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二、序列模式挖掘的应用背景
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
一个序列包含的所有单项的个数称为序列的长 度。长度为l的序列记为l-序列
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例：一条序列<(10,20)30(40,60,70)>有3个元 素，分别是（10 20），30，（40 60 70 ）；
3个事务的发生时间是由前到后。这条 序列是一个6-序列。
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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
………………………………………………… ………..
2 ………………………………………………
3
………………………………………………… …..
Hale Waihona Puke 09.08.201917
应用案例3：疾病诊断
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37-38度) >
如果病人具有以上症状，则有可能患A类疾病
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查询扩展是搜索领域一个重要的问题。用户提交的 查询往往不能完全反映其信息需求。一些研究工作 尝试用用户的查询序列模式来辅助原始查询，其主 要思想是：
1）挖掘用户的查询序列模式
2）用这些序列模式构造查询词关系图
3）找到每个极大全连通图作为一个”概念”
应用案例4：查询扩展 4) 对于一个查询，和它同处于一个”概念”的查询可以作为查 询扩展的选项
9
问题定义
设序列 = <a1a2…an>，序列 = <b1b2…bm>，ai 和bi都是元素。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 。
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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。
应用案例3：疾病诊断
Sid
Sequence
10
<a(abc)(ac)d(cf)>
20
<(ad)c(bc)(ae)>
30
<(ef)(ab)(df)cb>
40
<(af)cbc>
序列<a(bc)df>是序列<a(abc)(ac)d(cf)>的子序列 序列<(ab)c>是长度为3的序列模式
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序列模式 VS 关联规则