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  • 序列模式挖掘算法

    2018-12-12 16:33:16
    序列模式是给定一个由不同序列组成的集合,其中,每个序列由不同的元素按顺序有序排列,每个元素由不同项目组成,同时给定一个用户指定的最小支持度阈值,序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列,即该子序列在序列...
  • 数据挖掘顺序模式 挖掘频繁序列/序列模式的算法实现 ... [LAPIN-SPAM - 最后位置归纳序列模式挖掘] ( ) [BIDE - 双向扩展模式闭合检查] ( ) 用于位图操作的优化 [De Bruijn 序列] ( ) [Bit Twiddling Hacks] ( )
  • 序列模式挖掘算法之PrefixSpan

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    序列模式挖掘算法之PrefixSpanPrefixSpan 配套代码地址http://download.csdn.net/download/u012202808/9961002本文从基本的概念和例子入手,最后通过讲解代码来解释PrefixSpan算法: 序列模式挖掘简介 序列模式...

    序列模式挖掘算法之PrefixSpan

    PrefixSpan 配套代码地址http://download.csdn.net/download/u012202808/9961002

    本文从基本的概念和例子入手,最后通过讲解代码来解释PrefixSpan算法:

    • 序列模式挖掘简介
    • 序列模式挖掘的基本概念
    • PrefixSpan的基本概念
    • PrefixSpan算法过程讲解
    • 主要代码块展示和讲解

    序列模式挖掘简介

    	序列模式挖掘最早的提出是为了找出用户几次购买行为之间的关系。我们也可以理解成找出那些经常出现的序列组合构成的模式。它与关联规则的挖掘是不一样的,序列模式挖掘的对象以及结果都是有序的,即数据集中的项在时间和空间上是有序排列的,这个有序的排列正好可以理解成大多数人的行为序列(例如:购买行为),输出的结果也是有序的,而关联规则的挖掘是不一样的。
    	关联规则的挖掘容易让我们想到那个"尿布与啤酒"的故事,它主要是为了挖掘出两个事物间的联系,首先这两个事物之间是没有时间可空间的联系的,可以理解成它们之间是无序的。例如:泡面——火腿  在我们的生活中大多数人在买泡面后会选择买火腿,但是每个人购买的顺序是不一样的,就是说这两个在时空上是没有联系的,找到的是搭配规律。这就是关联规则挖掘。(这是我个人的理解,有不同理解的请讨论)
    	序列模式挖掘的挖掘出来的是有序的。我们考虑一个用户多次在超市购物的情况,那么这些不同时间点的交易记录就构成了一个购买序列,例如:1用户在第一次购买了商品A,第二次购买了商品B和C;那么我们就生成了一个1用户的购物序列A-B,C.当N个用户的购买序列就形成了一个规模为N的数据集。这样我们就可以找到像"尿不湿--婴儿车"这样的存在因果关系的规律。因此序列模式挖掘相对于关联规则挖掘可以挖掘出更加深刻的知识。
    

    序列模式挖掘的基本概念

    序列模式挖掘的定义为:给定一个序列数据库和最小支持度,找出所有支持度大于最小支持度的序列模式
    我们通过下面的例子来加深我们的理解
    DATABASE

    序列(Sequence):一个序列就是一个完整的信息流。

    例如上面图中的U_ID 1 在8月1号购买了商品A和B,在8月10号的时候购买了商品B,在8月31号的时候购买了商品A和B。因此U_ID 1的序列为:A,B–B--A,B

    项(Item):序列中单位最小的。

    例如上面的A就是一个项

    事件(Event):通常由时间戳标记,标记处事件之间的时间关系。

    上图中的T_ID就是表示时间戳,可以看出用户购买的先后顺序。

    k频繁序列(k-frequent sequence):如果频繁序列的项目数为k,则成为k频繁序列。
    支持度(Support):某个序列的支持度就是指在整个序列集中包含该序列出现的次数。
    子序列(Sub-sequence):对于序列x和y,使得x中的每一个事件都被包含于y的某个事件,则称x是y的子序列。

    B–AC是序列AB–E--ACD的子序列,但是E–AB不是,因为顺序要相同,因为序列是有顺序的序列。
    通过上面的例子我们可以看到 1,2,3 , 4用户都购买过商品A,因此商品A的支持度为4(虽然用户1购买过两次商品A。但是我们在计算支持度的时候该商品只要出现在该用户的数据集中只要大于等于一次,该商品的支持度都会为1)如果它满足最小支持度那它可以成为1阶频繁序列。
    只有用户2购买过商品C,因此商品C的支持度为 1
    我们看到在买过商品B后下次购买A的用户有用户1,3,4因此序列B–A的支持度为3,因为含有2个项,如果它满足最小支持度那它可以成为2阶频繁序列。
    向这样我们可以找到所有的序列以及他们的支持度。我们设置最小支持度为75%,在这个例子里面就是475% = 3 。就是找出所有满足支持度为3的序列,我们得到下面的结果:*
    挖掘后的结果

    PrefixSpan的基本概念

    PrefixSpan算法思想:采用分治的思想,不断产生序列数据库的多个更小的投影数据库,然后在各个投影数据库上进行序列模式挖掘 
    PrefixSpan算法相关定义:

    前缀(Prefix):设每个元素中的所有项目按照字典序排列。论文中给出的定义,在此处就不再阐述,

    例:序列<(ab)> 是序列<(abd)(acd)> 的一个前缀;序列<(ad)>则不是前缀。我们可以理解成单独的一个括号中定义为前缀时,中间是不可以有间隔的。

    后缀(Postfix):每一个序列对于它的前缀都含有一个它的后缀,如果该序列不包含这个前缀,那么它对应的后缀为空集

    例:对于 序列<(ab)(acd)>,其子序列<(b)>的后缀为<(acd)>。我们可以理解成后缀是不包含前缀,原序列中从前缀最后一项第一次出现的位置之后的项所组成的序列。(这样说其实不太严谨,但是便于理解。)

    投影(Projection):给定序列α和β,如果β是α的子序列,则α关于β的投影α’必须满足: β是α’的前缀,α’是β的满足上述条件的最大子序列

    例:对于 序列α =<(ab)(acd)>, 其子序列β = <(b)>的投影是α’= <(b)(acd)>(我们也可以表示为α’= <(_b)(acd)>); <(ab)>的投影是原序列<(ab)(acd)>。我们可以理解成投影是包含前缀的和后缀所组成的。(这样说其实不太严谨,但是便于理解。)

    投影数据库(Projection database):设α为序列数据库S中的一个序列模式,则α的投影数据库为S中所有以α为前缀的序列相对于α的后缀,记为S|α。

    这是论文中给我们的定义,但是在实际的运用当中,大多数人喜欢将后缀所组成的数据库当做投影数据库。这和它原本的定义是有一些小出入的,但是其算法的本质是没有任何影响的。(个人的观点,有错误的欢迎指出。)在后续中我们提到的投影数据库,就是后缀数据库。

    ###PrefixSpan算法过程讲解

    PrefixSpan算法描述: 
    Step1:扫描序列数据库,生成所有满足min_sup长度为1的序列模式
    Step2:根据长度为1的序列模式,生成相应的投影(后缀)数据库
    Step3:在相应的投影数据库上重复上述步骤,直到在相应的投影数据库上不能产生长度为1的序列模式为止
    Step4:分别对不同的投影数据库重复上述过程,直到没有新的长度为1的序列模式产生为止

    算法描述

    例子:
    我们需要挖出满足最小支持度为2的数据集

    SidSequence
    c1<(1, 2) (1,3)>
    c2<(3,4) (5, 6, 7)>
    c3<(1,3) (8) (7)>
    c4<(1,4)(8)>

    我们可以找到所有满足min_sup的频繁单项集单项所对应的支持度:

    ItemSupport
    13
    32
    42
    72
    82

    然后我们在原数据库中将非频繁的单项去掉,因此原数据库将会变成:

    SidSequence
    c1<(1) (1,3)>
    c2<(3,4) (7)>
    c3<(1,3) (8) (7)>
    c4<(1,4)(8)>

    由频繁单项作为前缀生成的投影数据库:

    PrefixPostfix databaseFrequent length-2 sequential
    <1><(1,3)><><(_3),8,7><(_4),8><(1,3)>:2, <1,8>:2
    <3><><(_4),7><8,7><>❤️,7>:2
    <4><><7><><8><>
    <7><><><><><>
    <8><><><7><><>

    我们在上面的投影数据库中继续寻找满足最小支持度的频繁单项集与前面的前缀构成了长度为2的频繁序列,由此作为前缀生成新的投影数据库:

    PrefixPostfix databaseFrequent length-2 sequential
    <(1,3)><><><8,7><><>
    <(1,8)><><><7><><>
    <(3,7)><><><><><>

    当由长度为2的频繁序列作为前缀生成的投影数据库中没有了频繁单项集,则算法结束。
    从而也可以得到所有长度为2且满足最小支持度的序列模式。

    下面的例子是论文中出现的例子:
    这里写图片描述

    这里写图片描述
    通过对a-projected database的扫描,我们可以找到所有含有前缀a的长度为2且满足最小支持度的序列模式:{a,a}:2,{a,b}:4,{(a,b)}:2,{a,c}:4,{a,d}:2,{a,f}:2
    需要注意的就是(_b)接收(_b)或者<前缀>b

    主要代码块展示和讲解

    代码采用的语言是python

    def prefixSpan(pattern, S, threshold):
        patterns = []
        f_list = frequent_items(S, pattern, threshold)
    	
        for i in f_list:
            p = SequencePattern(pattern.squence, pattern.support)
            p.append(i)
            patterns.append(p)
            
            
            p_S = build_projected_database(S, p)
            p_patterns = prefixSpan(p, p_S, threshold)
            patterns.extend(p_patterns)
        return patterns
    

    该代码块表示出了整个PrefixSpan算法的主函数。主要的是可以理解为我们先找到数据集中的频繁单项集f_list,对于每一个f_list中的频繁单项集我们需要去构建他们的投影数据库(函数名为build_projected_database),然后在投影数据库p_S下去寻找他们的频繁单项集。
    SequencePattern表示为我们自己定义的一个类。可以表示为频繁项集和它的支持度。

    展开全文
  • 针对传统GSP算法需要多次扫描数据库、I/O开销巨大的缺点,提出了一种基于MapReduce编程框架的序列模式挖掘算法MR-GSP(GSP algorithm based on MapReduce)。MR-GSP算法将原序列数据库划分为多个子序列数据库并分发...
  • 一种高效的基于位图序列模式挖掘算法
  • 针对序列模式挖掘中,频繁子序列个数随模式长度增加而爆炸性增长的问题,提出一种从序列数据库中挖掘最大频繁序列模式的新算法( MFSPAN) . MFSPAN充分利用不同序列可能具有相同前缀的性质来减少项集比较次数.在标准...
  • 本文对频繁序列模式挖掘算法Apriori的算法思想、步骤及缺点进行了详细的分析,并提出了改进的算法。
  • 序列数据挖掘算法 一些最著名的序列模式挖掘算法的实现,它们是完整框架 SPMF 的一部分在这里您可以找到我与此类框架合作的所有实现. 如需更广泛的算法和更多详细信息,请访问阅读并下载完整的框架
  • 这里写自定义目录标题大数据挖掘研究序列模式挖掘概念序列模式挖掘和关联规则挖掘的区别经典算法AprioriAll算法定义算法GSP算法FreeSpan算法PrefixSpan算法算法比较 大数据挖掘研究 (1)基于内存数据分解的方式:...

    大数据挖掘研究

    (1)基于内存数据分解的方式:随着数据集越来越大,计算机无法一次性地将大数据集读入内存,数据分解技术采用分而治之的思想,将大数据集分割成一块块小数据集读入内存,然后进行挖掘,最后合并挖掘结果,大大提高了挖掘效率
    (2)基于磁盘存储的方式:由于内存空间较小,不能整体地将大数据集进行处理,因此需要将一部分数据存放在磁盘上,这样能够有更多的内存空间来处理后面的数据。
    (3)基于采样的方式,采样方法是统计学经常采用的技术,我们可以从大规模数据集中抽取出能够反映大数据集的样本,然后对大数据集样本进行挖掘。

    序列模式挖掘概念

    概念:输入一个序列数据库,输出所有不小于最小支持度的序列的过程。
    应用领域:预测用户购买行为、预测Web访问模式、预测天气变化、预测时长趋势。

    序列模式挖掘和关联规则挖掘的区别

    序列模式是找出序列数据库中数据之间的先后顺序。比如:用户访问某个网站各个网页的顺序。
    关联规则是找出事务数据库中数据之间的并发关系。比如:啤酒和尿布
    关联规则挖掘不关注事务之间的先后顺序,序列模式挖掘需要考虑序列间的先后顺序。

    经典算法

    AprioriAll算法

    定义

    每一次交易包含customer-id,transaction-time和items
    序列s的支持度(support)是指所有序列中包含序列s的个数(百分比)
    满足最小支持度(minimum support)的序列称为大序列(large sequence)。
    大序列中的所有最长序列就称为序列模式(sequential pattern)
    项集i的支持度是指所有序列中包含项集i的个数
    满足最小支持度的项集称为大项集

    算法

    (1)排序阶段
    对数据库进行排序整理,将原始数据库转换成序列数据库。例如交易数据库就以客户号(Cust_id)和交易时间(Tran_time)来排序。如下:
    Table1
    Table2
    (2)大项集阶段
    找出所有的频繁的项集(Litemset)。同时得到large 1-sequence的组合。在上面Table2给出的顾客序列数据库中,假设支持数为2,则大项集分别是(30),(40),(70),(40,70)和(90)。实际操作中,经常将大项集被映射成连续的整数。例如,上面得到的大项集映射成Table3对应的整数。当然,这样的映射纯粹是为了处理的方便和高效
    Litemset的映射表
    (3)转换阶段
    寻找序列模式时,我们需要检查给定的大序列(由litemsets组成的large sequence)是否包含在客户序列中,为了加速这一过程,就需要对复杂客户数据进行转化。即,将Table2 数据表使用Table3映射表进行转化,结果如Table4所示。

    使用“大项集”阶段得到Litemsets(Table3)来替换交易数据中的每一件事务。规则1:如果该事务中不包含任何litemsets,则删除事务;原则2:如果一个顾客序列中不包含任何litemsets,则删除序列。例如ID-2中的事务(10 20)不包含任何litemsets,所以删除;而(40 60 70)被litemsets中的{(40) (70) (40 70)}替换。
    转化和映射后的数据表
    (4)序列阶段
    发现large sequence,设计算法AprioriAll和AprioriSome
    Count-all算法遍历所有的largesequences,包括非最大序列(non-maximal sequences)。AprioriAll算计是基于Apriori算法查找大项集,扩展到序列挖掘。
    Count-Some算法包括AprioriSome和DynamicSome。算法思想:因为我们只对maximalsequences感兴趣,如果我们先遍历longer sequences,则可以避免longer sequences的包含序列。Longer sequences是没经过支持度检查的候选集序列。
    (5)最大序列阶段
    在large sequences中发现maximal sequences(序列模式),此步骤可能包含在上步骤的算法中。

    GSP算法

    FreeSpan算法

    PrefixSpan算法

    先明确什么是前缀投影
    在这里插入图片描述
    PrefixSpan算法也类似,它从长度为1的前缀开始挖掘序列模式,搜索对应的投影数据库得到长度为1的前缀对应的频繁序列,然后递归的挖掘长度为2的前缀所对应的频繁序列,一直递归到不能挖掘到更长的前缀挖掘为止
    举例说明:
    在这里插入图片描述
    支持度阈值为50%。里面长度为1的前缀包括< a >, < b >, < c >, < d >, < e >, < f >,< g >我们需要对这6个前缀分别递归搜索找各个前缀对应的频繁序列。如下图所示,每个前缀对应的后缀也标出来了。由于g只在序列4出现,支持度计数只有1,因此无法继续挖掘。我们的长度为1的频繁序列为< a >, < b >, < c >, < d >, < e >,< f >。去除所有序列中的g,即第4条记录变成<e(af)cbc>
    在这里插入图片描述
    现在我们开始挖掘频繁序列,分别从长度为1的频繁项开始。这里我们以d为例子来递归挖掘,其他的节点递归挖掘方法和D一样。方法如下图,首先我们对d的后缀进行计数,得到{a:1, b:2, c:3, d:0, e:1, f:1,_f:1}。注意f和_f是不一样的,因为前者是在和前缀d不同的项集,而后者是和前缀d同项集。由于此时a,d,e,f,_f都达不到支持度阈值,因此我们递归得到的前缀为d的2项频繁序列为和。接着我们分别递归db和dc为前缀所对应的投影序列。首先看db前缀,此时对应的投影后缀只有<_c(ae)>,此时_c,a,e支持度均达不到阈值,因此无法找到以db为前缀的频繁序列。现在我们来递归另外一个前缀dc。以dc为前缀的投影序列为<_f>, <(bc)(ae)>, ,此时我们进行支持度计数,结果为{b:2, a:1, c:1, e:1, _f:1},只有b满足支持度阈值,因此我们得到前缀为dc的三项频繁序列为。我们继续递归以为前缀的频繁序列。由于前缀对应的投影序列<(_c)ae>支持度全部不达标,因此不能产生4项频繁序列。至此以d为前缀的频繁序列挖掘结束,产生的频繁序列为。
    同样的方法可以得到其他以< a>, < b>, < c>, < e>, < f>为前缀的频繁序列

    算法比较

    算法对比
    Apriori All 算法会产生大量的候选项集,尤其是当挖掘频繁序列长度增加时,产生的候选项集呈现指数式增长,因此需要消耗大量的存储空间。此外还需要扫描投影数据库,也需要消耗大量的扫描时间。
    尽管 GSP算法和Apriori All算法都属于Apriori类,但是GSP算法能够在一定程度上减少候选序列的数量,因此总体效率比Apriori All算法高很多。
    Free Span算法是基于模式增长的算法,不会产生大量的候选项集,并且每一次仅仅扫描投影数据库,而不是扫描原数据库的候选序列,比类 Apriori 的算法效率要高的多,尤其在支持度较低时更为明显。Free Span 的缺点有两个方面:(1)在挖掘的过程中会产生大量的投影数据库。(2)产生的候选序列很多,需要考虑每一个候选序列的组合情况,因此造成了很大的开销。
    Prefixspan算法是对Free Span算法的改进,不会产生候选序列模式,另外Prefix Span算法也需要构造大量的投影数据库,造成较大的开销但Prefix Span算法比Free Span算法的收缩速度快,它能够大大缩减搜索空间,缩小投影数据库的规模。

    所以最推荐使用Prefixspan算法,使用大数据平台的分布式计算能力也是加快PrefixSpan运行速度一个好办法。比如Spark的MLlib就内置了PrefixSpan算法

    展开全文
  • 消费者对不同种类的产品具有不同的价格偏好,而传统的序列模式挖掘算法仅考虑序列中不同项目的出现顺序,使得挖掘到的序列模式没有包含产品价格以及种类等重要信息。为了克服传统算法的这一缺陷,在序列模式中体现更...
  • 基本的序列模式挖掘:主要包括一些经典算法,分为以下几类: 基于Apriori特性的算法:Apriori算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等 基于垂直格子的算法:SPADE算法 增量式序列模式挖掘:...

    基本的序列模式挖掘:主要包括一些经典算法,分为以下几类:

    • 基于Apriori特性的算法:Apriori算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等
    • 基于垂直格子的算法:SPADE算法
    • 增量式序列模式挖掘:用来研究当序列增加时,如何维护序列模式,提高数据挖掘效率的问题,典型算法有:ISM算法、ISE算法、IUS算法。
    • 多维序列模式挖掘:它是将多维有价值的信息融合到单位序列中,进而挖掘出最优价值的信息。典型算法有三种Uni-Seq、Seq-Dim,Dim-Seq。
    • 基于约束的序列模式挖掘:目前的序列模式挖掘算法产生了大量的无用信息或者冗余信息,降低了挖掘的效率,因此提出了约束序列模式挖掘,通过添加约束条件,挖掘用户最感兴趣、最优价值的序列模式。

    序列模式挖掘的发展方向:并行序列模式挖掘、周期序列模式挖掘、分布式序列模式挖掘、图序列模式挖掘。

    1 AprioriAll算法

    基本思想
    每当扫描数据库时,计算上一次扫描生成的候选序列的support,如果support不小于min_sup,就将其当做大序列

    算法描述

    1. 排序阶段,主要是根据交易时间和ID进行排序
    2. 频繁项目集挖掘阶段,执行一次Apriori算法,找到所有support不小于min_sup的频繁项目集,这个阶段主要是为下一步的转换做铺垫工作
    3. 转化阶段,根据上一步产生的频繁项集,扫描交易序列数据,根据MAP映射得到新的序列项集
    4. 序列阶段,根据上一步得到的新序列项集,再次执行Apriori算法,找到新的频繁项集
    5. 最大化序列阶段,从挖掘的新的频繁序项集中,找出长度最长的序列模式

    算法分析

    • AprioriAll算法是对Apriori算法的进一步改进,主要区别是在产生候选项集和频繁序列模式方面需要考虑序列元素的顺序。

    存在的问题

    1. 容易生成大量的候选项集
    2. 需要对数据库进行多次扫描
    3. 很难找到长序列模式
    4. 在转换阶段产生巨大的开销

    2 GSP算法

    基于Apriori理论,首先产生较短的候选项集,然后将短候选项集进行剪枝,接着通过连接生成长候选序列模式,最后计算其支持度。

    基本思想

    GSP 算法有两个方面的改进:第一,对冗余候选模式进行剪枝。第二,采用哈希树来存储候选模式。

    算法描述

    1. 除此扫描序列数据库,得到所有长度为1的序列即为F1,作为种子集
      2.对长度为i的种子集Fi进行连接和剪枝,生成长度为i+1的候选序列C_i+1,再次扫描序列数据库,统计每个候选序support,然后产生长度为i+1的序列F_i+1,并将F_i+1作为新种子集
    2. 重复第二步,直到没有新的序列模式产生为止。

    算法分析

    • 与AprioriAll算法对比,GSP算法统计较少的候选集,并且在数据转化过程中不需要事先计算频繁集。GSP算法的时间复杂度与序列中的元素个数成线性比例关系,执行时间随数据序列中字段的增加而增加,但增加不明显。

    存在的问题

    1. 当序列数据库比较大时,容易生成庞大的候选序列
    2. 需要对数据库进行多次扫描
    3. 对长序列模式的处理效率比较低

    3 FreeSpan算法

    基本思想

    该算法基于分而治之的思想,将原始数据集进行划分,同时在分割的过程中动态地进行序列模式挖掘,并将产生的序列模式作为新的划分集。

    算法描述

    1. 扫描序列数据库S,找到S中的所有的长度为1的频繁项集,并且按照字母表的顺序生成f_list列表
    2. 按照f_list列表将序列数据库划分成若干个子集
    3. 首次扫描序列数据库S,找到所有的频繁项然后与前一项连接组成候选序列 ,计算该候选序列在序列数据库中的支持度,对于support小于min_sup的项进行剪枝
    4. 递归的挖掘长度更长的序列,直到挖掘出所有长度的频繁序列

    算法分析

    • 从性能上分析,FreeSpan算法要由于类Apriori算法,它不仅能够高效的挖掘到所有长度的频繁序列,而且能够大大减少候选项集的数量

    存在的问题

    在挖掘过程中会产生大量的投影数据库,而且投影数据库一般不会缩减,另外,候选序列很多,需要考虑每一个的候选序列的组合情况

    4 PrefixSpan算法

    基本思想

    采用分而治之的思想,首先扫描序列数据库,找到所有长度为1的序列模式,把这些序列模式作为前缀,将序列数据库划分为多个小投影数据库,然后在各个投影数据库上进行递归的序列模式挖掘,效果如图所示,首先有一个序列数据库S,根据前缀划分,产生多个投影数据库,然后分别在这多个投影数据库中进行递归的挖掘,直到找到所有的频繁序列模式为止。

    算法描述

    1. 首次扫描序列数据库,找到长度为1的所有频繁序列;、
    2. 按照(a)中得到频繁序列划分为n个不同前缀;
    3. 根据n个不同的前缀,构造相应的投影数据库,并递归的挖掘频繁序列的子集,直到不能产生长度为1的频繁序列模式为止

    存在的问题

    尽管PrefixSpan算法能够提升挖掘的效率,但该算法仍存在一些不足,第一:该算法需要构造大量的投影数据库,并且构造投影数据库的开销较大;第二,该算法需要递归的扫描投影数据库,耗费大量的时空代价,同时也大大降低了算法的挖掘效率;第三,该算法挖掘出的频繁序列模式,都是按照字典序进行排列,不能满足实际的需求。

    5 经典序列挖掘算法实现与包

    an open-source data mining mining library written in Java
    http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/

    FP-Growth、FPtorules、BPSO-HD、CLT、ARMGA by C++
    https://github.com/DMDarkness/Data-mining

    18种经典数据挖掘算法实现 https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm

    orange3-associate 算法包,Association Rules、
    Frequent Itemsets

    https://orange3-associate.readthedocs.io/en/latest/

    mlxtend 算法包,apriori、association_rules、fpgrowth、fpmax
    https://rasbt.github.io/mlxtend/api_subpackages/mlxtend.frequent_patterns/


    参考论文下载:

    序列模式挖掘算法综述:https://download.csdn.net/download/aseri_ldn/11647891

    展开全文
  • 该文在对传统序列模式挖掘算法和贝叶斯知识研究的基础上,描述了序列的概率论模型,结合贝叶斯学习,简化了序列模式挖掘过程,提出了一种面向噪声数据的基于贝叶斯方法的序列模式挖掘算法。最后对该算法进行了复杂度...
  • 针对完井移动平台Web访问模式中用户对整体上符合完井业务流程习惯的序列模式更加感兴趣的特点,提出一种基于完井业务流程的加权序列模式挖掘算法。通过对完井业务流程模型和完井Web访问日志作分析,确定完井业务依赖...
  • 针对PrefixSpan算法中反复扫描投影数据库寻找局部频繁项并重复构造挖掘大量重复投影数据库的不足, 提出一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法SPM-LIPT。通过连接2-序列位置信息表LIPT找到序列模式的下一项, ...
  • 关联分析之序列模式 关键算法: 1. Apriori算法 :关联分析原始算法,用于从候选项集中发现频繁项集。两个步骤:进行自连接、进行剪枝。缺点:无时序先后性。 AprioriAll算法:AprioriAll算法与Apriori算法的执行...

    关联分析之序列模式
    关键算法:
    1. Apriori算法 :关联分析原始算法,用于从候选项集中发现频繁项集。两个步骤:进行自连接、进行剪枝。缺点:无时序先后性。
    AprioriAll算法:AprioriAll算法与Apriori算法的执行过程是一样的,不同点在于候选集的产生,需要区分最后两个元素的前后。
    AprioriSome算法:可以看做是AprioriAll算法的改进
    AprioriAll算法和AprioriSome算法的比较:
    (1)AprioriAll用 去计算出所有的候选Ck,而AprioriSome会直接用 去计算所有的候选 ,因为 包含 ,所以AprioriSome会产生比较多的候选。
    (2)虽然AprioriSome跳跃式计算候选,但因为它所产生的候选比较多,可能在回溯阶段前就占满内存。
    (3)如果内存占满了,AprioriSome就会被迫去计算最后一组的候选。
    (4)对于较低的支持度,有较长的大序列,AprioriSome算法要好些。
    2. GPS算法:类Apriori算法。用于从候选项集中发现具有时序先后性的频繁项集。两个步骤:进行自连接、进行剪枝。缺点:每次计算支持度,都需要扫描全部数据集;对序列模式很长的情况,由于其对应的短的序列模式规模太大,算法很难处理。
    3. SPADE算法:改进的GPS算法,规避多次对数据集D进行全表扫描的问题。与GSP算法大体相同,多了一个ID_LIST记录,使得每一次的ID_LIST根据上一次的ID_LIST得到(从而得到支持度)。而ID_LIST的规模是随着剪枝的不断进行而缩小的。所以也就解决了GSP算法多次扫描数据集D问题。
    4.  FreeSpan算法:即频繁模式投影的序列模式挖掘。核心思想是分治算法。基本思想为:利用频繁项递归地将序列数据库投影到更小的投影数据库集中,在每个投影数据库中生成子序列片断。这一过程对数据和待检验的频繁模式集进行了分割,并且将每一次检验限制在与其相符合的更小的投影数据库中。
    优点:减少产生候选序列所需的开销。缺点:可能会产生许多投影数据库,开销很大,会产生很多的
    5. PrefixSpan 算法:从FreeSpan中推导演化而来的。收缩速度比FreeSpan还要更快些。
     

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    万次阅读 2015-02-12 19:06:27
    更多数据挖掘代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 与GSP一样,PrefixSpan算法也...PrefixSpan算法可以挖掘出满足阈值的所有序列模式,可以说是非常经典的算法。序列的格式就是上文中提到过的类
  • 摘 要提出一种多时间间隔的序列模式挖掘算法 依据挖掘的实际情况设置可变的时间区间 采用有效的剪枝策略分区间精确显示多时间间隔序列模式挖掘结果 实 验 证 明算法具有较高的挖掘性能

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序列模式挖掘算法