2、数据挖掘中的序列模式挖掘：概念、方法与应用

数据挖掘中的序列模式挖掘：概念、方法与应用

1. 数据挖掘基础

数据挖掘在当今信息时代具有重要意义，它能从海量数据中提取有价值的信息。一般的数据挖掘过程包含以下典型步骤：
1. 理解应用需求和数据 ：分析师需明确重要信息，并了解这些信息在数据中的体现方式。
2. 数据预处理
- 数据清洗 ：去除数据中的不一致性，整合来自不同源的数据。
- 特征/数据选择 ：从大量候选特征中挑选出对特定数据挖掘任务更有用的特征。
- 特征构建 ：从现有特征生成新的特征。
- 数据转换 ：将数据从一种形式映射到另一种形式。常见的数据转换方法是离散化（也称为分箱），即将大域的属性映射到小域的属性。常见的离散化方法包括等宽分箱、等密度分箱和基于熵的分箱。
3. 挖掘模式/模型 ：对预处理后的数据运行数据挖掘算法。
4. 评估挖掘结果 ：数据分析师运用各种指标评估挖掘出的模式或模型对特定应用的适用性。

这些步骤可迭代进行，以提升挖掘结果的质量。随着对数据和应用理解的加深，挖掘结果会不断优化。

数据挖掘研究通常关注以下技术问题：
1. 提出新的有用概念 ：这些概念有潜力推动该领域的研究进展。
2. 设计新颖技术 ：以提高计算空间/时间的