Spark - Frequent Pattern Mining 官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-frequent-pattern-mining.html 挖掘频繁项、项集、子序列或者其他子结构通常是大规模数据分析的第一步，这也是近些年数据挖掘 ...

所谓序列模式，我的定义是：在一组有序的数据列组成的数据集中，经常出现的那些序列组合构成的模式。跟我们所熟知的关联规则挖掘不一样，序列模式挖掘的对象以及结果都是有序的，即数据集中的每个序列的条目在时间或空间上是有序排列的，输出的结果也是有序的。举个简单的例子来说明，关联规则一个经典的应用是计算超市 ...

基本的序列模式挖掘：主要包括一些经典算法，分为以下三类。 1）基于Apriori特性的算法：Apriori（['eɪprɑɪ'ɔ:rɪ]）算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等 2）基于垂直格子的算法：SPADE ...

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非频繁模式 非频繁模式，是一个项集或规则，其支持度小于阈值minsup. 绝大部分的频繁模式不是令人感兴趣的，但其中有些分析是有用的，特别是涉及到数据中的负相关时，如一起购买DVD的顾客多半不会购买VCR，反之亦然，这种负相关模式有助于识别竞争项(competing item)，即可以相互 ...

频繁模式是频繁地出如今数据集中的模式（如项集、子序列或者子结构）。比如。频繁地同一时候出如今交易数据集中的商品（如牛奶和面包）的集合是频繁项集。 一些基本概念 支持度：support(A=>B)=P(A并B) 置信度：confidence(A=>B)=P(B ...

挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法 频繁模式（frequent pattern）是频繁地出现在数据集中的模式（如项集、子序列或子结构）。 例如，频繁地同时出现在交易数据集中的商品（如牛奶和面包）的集合是频繁项集。 一个子序列，如首先购买PC，然后是数码相机，再后是内存卡，如果它频繁 ...