机器学习：序列模式算法的原理、应用场景及优缺点介绍

一、序列模式算法概述

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要分支，主要用于发现数据集中的序列模式，即按照时间或其他顺序排列的事件模式。

二、AprioriAll算法（基于Apriori思想的序列模式挖掘算法）

1. 原理

   • 频繁序列生成：类似于Apriori算法用于关联规则挖掘的思想。首先，找出所有长度为1的频繁序列（单项序列），通过扫描数据集，统计每个单项序列的出现次数，满足最小支持度阈值的即为频繁1 - 序列。然后，通过频繁$k-1$ - 序列来生成候选$k$ - 序列。对于两个频繁$k-1$ - 序列，如果它们的前$k-2$个元素相同，并且最后一个元素不同，就可以将它们合并生成一个候选$k$ - 序列。之后，再次扫描数据集来计算候选$k$ - 序列的支持度，筛选出频繁$k$ - 序列。这个过程不断迭代，直到不能生成新的频繁序列为止。
   • 支持度计算：序列的支持度定义为包含该序列的序列数量占总序列数量的比例。假设数据集$D$中有$n$个序列，序列$s$出现的次数为$m$，则序列$s$的支持度为：
     $$Support(s)=$$