序列頻繁模式挖掘
之前一直接觸的都是頻繁模式挖掘比如Aprior或者FP-GROWTH，偶然需要用到時間序列的頻繁模式挖掘，也就是事件的發生不再是無序的，而是有序的發生，看到兩篇博客寫的很清楚： http://www.cnblogs.com/pinard/p/6323182.html http ...
原文：序列模式挖掘
所謂序列模式，我的定義是：在一組有序的數據列組成的數據集中，經常出現的那些序列組合構成的模式。跟我們所熟知的關聯規則挖掘不一樣，序列模式挖掘的對象以及結果都是有序的，即數據集中的每個序列的條目在時間或空間上是有序排列的，輸出的結果也是有序的。舉個簡單的例子來說明，關聯規則一個經典的應用是計算超市購物中被共同購買的商品，它把每個顧客的一次交易視作一個transaction，計算在不同transact ...
2013-07-20 20:52 0 3274 推薦指數：
相關推薦
序列模式挖掘綜述
基本的序列模式挖掘：主要包括一些經典算法，分為以下三類。 1）基於Apriori特性的算法：Apriori（['eɪprɑɪ'ɔ:rɪ]）算法、AprioriSome算法、AprioriAll算法、DynamicSome算法等等 2）基於垂直格子的算法：SPADE ...
序列模式挖掘--SPADE算法
...
數據挖掘之關聯分析五（序列模式）
購物籃數據常常包含關於商品何時被顧客購買的時間信息，可以使用這種信息，將顧客在一段時間內的購物拼接成事務序列，這些事務通常基於時間或空間的先后次序。 問題描述 一般地，序列是元素（element）的有序列表。可以記做\(s = (e_1, e_2, \cdots, e_n)\)，其中每個 ...
關聯規則之序列模式挖掘--GSP算法
的CPU芯片。 注：1）序列模型=關聯規則+時間/空間維度 2）這里討論的序列模式挖掘指 ...
Spark 頻繁模式挖掘
Spark - Frequent Pattern Mining 官方文檔：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-frequent-pattern-mining.html 挖掘頻繁項、項集、子序列或者其他子結構通常是大規模數據分析的第一步，這也是近些年數據挖掘 ...
數據挖掘——時間序列分析
時間序列分析 一、 概念 時間序列（Time Series） 時間序列是指同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列而成的數列（是均勻時間間隔上的觀測值序列）。 時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。 時間序列分析主要包括的內容有：趨勢分析、序列分解、序列預測 ...
時間序列數據挖掘綜述
時間序列數據挖掘綜述 http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/33d609ec4d936204560f1d14 一、引言 時間序列是指按時間順序排列的一組數據，是一類重要的復雜數據對象。作為數據庫中的一種數據形式，它廣泛存在於各種大型的商業、醫學 ...