74、序列模式挖掘与聚类技术解析

序列模式挖掘与聚类技术解析

1. 序列模式挖掘基础

序列模式挖掘在处理具有顺序关系的数据时发挥着重要作用。在序列模式挖掘中，候选序列的生成是关键步骤，特别是在GSP（Generalized Sequential Pattern）算法中，其连接操作与Apriori算法有所不同。
- 连接规则 ：
- 若S2的最后一个元素是单元素集，可将S2的最后一个元素作为单独元素添加到S1后得到连接后的候选序列。例如，S1 = ⟨{Bread, Butter, Cheese}, {Cheese, Eggs}⟩，S2 = ⟨{Bread, Butter}, {Cheese, Eggs}, {Milk}⟩，连接结果为⟨{Bread, Butter, Cheese}, {Cheese, Eggs}, {Milk}⟩。
- 若S2的最后一个元素不是单元素集，且是S1最后一个元素的超集，则用S2的最后一个元素替换S1的最后一个元素得到连接后的候选序列。例如，S1 = ⟨{Bread, Butter, Cheese}, {Cheese, Eggs}⟩，S2 = ⟨{Bread, Butter}, {Milk, Cheese, Eggs}⟩，连接结果为⟨{Bread, Butter, Cheese}, {Milk, Cheese, Eggs}⟩。

这些规则与Apriori连接的差异源于序列模式中的时间复杂性和基于集合的元素。此外，还有其他连接方法，但第一种连接规则具有唯一连接结果的优点。

• Apriori剪枝 ：使用Apriori技巧对违反向下闭合性的序列进行剪枝。检查Ck + 1中候选序列的