gsp序列模式挖掘

数据挖掘进阶之序列模式挖掘GSP算法绪继续数据挖掘方面算法的讲解,前面讲解了数据挖掘中关联规则算法FP-Growth的实现.此篇博文主要讲解基于有趣性度量标准的GSP序列模式挖掘算法.有关论文后期进行补充.实现思路与前面优化的FP-Growth算法一致,首先实现简单的GSP算法,通过认真阅读源码,在理解的基础之上进行优化.优化后的算法将在性能方面与原算法进行对比,以此突出此算法的优良性能.下面进行简要介绍: 原理介绍 GSP算法是一种非常有效的序列模式挖掘算法,该算法使用一种称作为逐层搜索的…

数据挖掘进阶之序列模式挖掘GSP算法

序列模式挖掘--SPADE算法

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数据挖掘进阶之序列模式分析算法GSP的实现

序列模式分析算法GSP的实现一.算法简介序列模式定义:给定一个由不同序列组成的集合,其中,每个序列由不同的元素按顺序有序排列,每个元素由不同项目组成,同时给定一个用户指定的最小支持度阈值,序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列,即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值. GSP是序列模式挖掘的一种算法.其主要实现步骤描述如下: 1)扫描序列数据库,得到长度为1的序列模式L1,作为初始的种子集 L1 C2 L2 C3 L3 C4 L4 -- 2)根据长度为i 的种子集Li …

数据挖掘进阶之关联规则挖掘FP-Growth算法

数据挖掘进阶之关联规则挖掘FP-Growth算法绪近期在写论文方面涉及到了数据挖掘,需要通过数据挖掘方法实现软件与用户间交互模式的获取.分析与分类研究.主要涉及到关联规则与序列模式挖掘两块.关联规则挖掘使用基于有趣性度量标准的FP-Growth算法,序列模式挖掘使用基于有趣性度量标准的GSP算法.若想实现以上优化算法,首先必须了解其基本算法,并编程实现.关键点还是在于理解算法思想,只有懂得了算法思想,对其进行优化操作易如反掌.源代码方面,其实是自己从网络中查找并进行阅读,在理解的基础上进行优…

日志分析方法概述 & Web日志挖掘分析的方法

日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核.各种应用服务器等等.日志的内容.规模和用途也各不相同,很难一概而论. 本文讨论的日志处理方法中的日志,仅指Web日志.其实并没有精确的定义,可能包括但不限于各种前端Web服务器——apache.lighttpd.tomcat等产生的用户访问日志,以及各种Web应用程序自己输出的日志. 在Web日志中,每条日志通常代表着用户的一次访问行为,例如下面就是一条典型的apache日志: 211.87.152.44 – - […

八、频繁模式挖掘Frequent Pattern Mining

频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining): 频繁项集挖掘是通常是大规模数据分析的第一步,多年以来它都是数据挖掘领域的活跃研究主题.建议用户参考维基百科的association rule learning 了解更多信息.MLlib支持了一个并行的FP-growth,FP-growth是很受欢迎的频繁项集挖掘算法. FP-growth: FP-growth算法在论文Han et al., Mining frequent patterns without candidate…

prefixspan是挖掘频繁子序列，子序列不一定是连续的，当心！！！

序列模式挖掘是从序列数据库中发现频繁子序列作为模式. 子序列与频繁序列了解了序列数据的概念,我们再来看看上面是子序列.子序列和我们数学上的子集的概念很类似,也就是说,如果某个序列A所有的项集在序列B中的项集都可以找到,则A就是B的子序列.当然,如果用严格的数学描述,子序列是这样的: 对于序列A={a1,a2,...ana1,a2,...an}和序列B={b1,b2,...bmb1,b2,...bm},n≤mn≤m,如果存在数字序列1≤j1≤j2≤...≤jn≤m1≤j1≤j2≤...≤jn≤m…

PrefixSpan算法原理总结

前面我们讲到频繁项集挖掘的关联算法Apriori和FP Tree.这两个算法都是挖掘频繁项集的.而今天我们要介绍的PrefixSpan算法也是关联算法,但是它是挖掘频繁序列模式的,因此要解决的问题目标稍有不同. 1. 项集数据和序列数据首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同,如下图所示. 左边的数据集就是项集数据,在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了,每个项集数据由若干项组成,这些项没有时间上的先后关系.而右边的序列数据则不一样,它是由若干数据项集组成的序列.比如第一个序…

R语言预测实战(游浩麟)笔记1

预测流程确定主题.指标.主体.精度.周期.用户.成本和数据七要素. 收集数据.内容划分.收集原则. 选择方法.主要方法有自相关分析.偏相关分析.频谱分析.趋势分析.聚类分析.关联分析.相关分析.互相关分析.典型相关分析.对应分析等. 分析规律.常见的规律有趋势性.周期性.波动性.相关性.相似性.项关联性.段关联性. 建立模型.特征构建.特征选择.算法选择(可理解性.性能.数据要求).构建模型(分割数据集).测试模型.模型优化.评估效果.发布模型. 分析方法自相关分析,同一时间序列在不同时刻的…

【算法】经典的ML算法（后续结合工作实践完善心得）

18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希望能够帮助大家学.目前追加了其他的一些经典的DM算法,在others的包中涉及聚类,分类,图算法,搜索算等等,没有具体分类. C4.5 C4.5算法与ID3算法一样,都是数学分类算法,C4.5算法是ID3算法的一个改进.ID3算法采用信息增益进行决策判断,而C4.5采用的是增益率. CART CART算法的全称是分类回归树算法,他是一个二元分类,采用的是类似于熵的…

intel 82599网卡(ixgbe系列)术语表

Intel® 82599 10 GbE Controller Datasheet 15.0 Glossary and Acronyms 术语表缩写英文解释中文解释 1 KB A value of 1 KB equals 1024 bytes. 1's complement A system k…

序列数据挖掘[ZZ]

一.时间序列数据挖掘时间序列是数据存在的特殊形式,序列的过去值会影响到将来值,这种影响的大小以及影响的方式可由时间序列中的趋势周期及非平稳等行为来刻画.一般来讲,时间序列数据都具有躁声.不稳定.随机性等特点,对于这类数据的预测方法目前主要有自动回归滑动平均(ARMA)和神经网络等,但这些方法有一些缺点是很难克服的,ARMA包含的是线性行为,对于非线性的因素没有包含;而神经网络的结构需要事先指定或应用启发式算法在训练过程中修正;同时神经网络得到的解是局部最优而非全局最优.比较而言支持向量机( S…

R语言︱关联规则+时间因素=序贯关联规则

序贯模型=关联规则+时间因素. 了解这个模型可以参考李明老师的<R语言与网站分析 [李明著][机械工业出版社][2014.04][446页]>,第九章,第二节的"序列模型关联分析". 以下贴一个网络中关于序贯模型,R语言的arulesSequences包:转载于网易博客:Tony Woo __________________________________________________________________________________________ 今天下…

【SPMF开源数据挖掘平台入门】MaxSP算法使用说明

前段时间,由于项目中用到了序列挖掘的算法,师兄推荐我用用SPMF.在此做个记录. 首先简单介绍一下SPMF: SPMF是一个采用Java开发的开源数据挖掘平台. 它提供了51种数据挖掘算法实现,用于: 序列模式挖掘, 关联规则挖掘, frequent itemset 挖掘, 顺序规则挖掘, 聚类 HOME PAGE:http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/ 首先还是学习一下序列挖掘的有关概念: 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…

Python数据分析与爬虫

数据分析重要步骤: 1.数据获取可以进行人工收集获取部分重要数据可以在各个数据库中导出数据使用Python的爬虫等技术 2.数据整理从数据库.文件中提取数据,生成DataFrame对象采用pandas库读取文件 3.数据处理数据准备: 对DataFrame对象(多个)进行组装.合并等操作 pandas操作数据转化: 类型转化.分类(面元等).异常值检测.过滤等 pandas库的操作数据聚合: 分组(分类).函数处理.合并成新的对象 pandas库的操作 4.数据可视化将pa…

销傲销售过程GSP管理系统功能概述

1 公司介绍西安海思威软件有限公司于2009年2月注册成立,海思威软件公司隶属于海思威集团,位于交通十分便利的西安经济技术开发区.公司致力于中国本土式销售管理的研究与管理软件产品的开发,是国内具有自主知识产权的最专业的销售管理产品与服务提供商. 公司由20多名优秀的技术人才.管理人才.行业专家共同组成,其中博士占5%.硕士20%.本科65%以上,公司设立专门的行业研究机构,致力于行业销售管理模型的研究和钻研.海思威人秉承“专业.务实.高效.创新”的经营理念,以做中国本土销售管理领跑者…

Web挖掘技术

一.数据挖掘数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据…

数据挖掘学习笔记：挖掘频繁模式、关联和相关[ZZ]

所谓挖掘频繁模式,关联和相关,即指在出现的数据集中找到一个经常出现的序列模式或者是一个经常出现的数据结构.就像搞CPU设计的人知道,Cache的预取机制有流预取和指针预取,前者就是发现流模式,即发现在地址上顺序出现的序列模式,后者即发现指针链接模式,即链式数据结构. 比如一个人逛超市,她的购物篮里可能装有各种商品的组合.我们设想所有的商品构成全集,每种商品用0-1表示是否出现,那么每个购物篮就可以用一个布尔向量表示,如(0,1,...,1,0)可能表示:(没有买酸奶,买了冰激凌...买了…

UEBA 学术界研究现状——用户行为异常检测思路：序列挖掘prefixspan，HMM，LSTM/CNN，SVM异常检测，聚类CURE算法

论文技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机…

Web挖掘

Web挖掘 Web挖掘的目标是从Web的超链接.网页内容和使用日志中探寻有用的信息.依据Web挖掘任务,可以划分为三种主要类型:Web结构挖掘.Web内容挖掘和Web使用挖掘.Web结构挖掘简单的说就是从表征Web结构的超链接中找寻有用的知识.例如:从这些链接中可以找到重要的网页,也可以发掘具有共同兴趣的用户社区.Web内容挖掘从网页中抽取有用的信息知识库.例如:根据网页的主题,可以自动进行聚类和分类,例如可以抽取网页中的商品描述.论坛回帖等,这些信息可以作为进一步分析来挖掘用户的态度.Web使…

Apriori 算法-如何进行关联规则挖掘

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在数据分析领域有一个经典的故事,叫做"尿布与啤酒". 据说,在美国西部的一家连锁超市发现,很多男人会在周四购买尿布和啤酒.这样超市就可以将尿布与啤酒放在一起卖,便可以增加销售量. "尿布与啤酒"这个案例就属于数据分析中的关联分析,也就是分析数据集中的内在隐含关系. 关联分析可以被用于发掘商品与商品之间的内在关联关系,进而通过商品捆绑销售或者相互推荐,来增加商品销量. 关联分析除…

Windbg Extension NetExt 使用指南【3】 ---- 挖掘你想要的数据 Managed Heap

摘要 : NetExt中有两个比较常用的命令可以用来分析heap上面的对象. 一个是!wheap, 另外一个是!windex. !wheap 这个命令可以用于打印出heap structure信息. heap 上 object汇总后的信息. 这个命令也可以按照一些条件过滤出objects, 不过执行速度比较慢. 在这一点上, 更推荐!windex.!windex是一个非常常用的命令. 这个命令可以用来查找heap上面实现某个interface, 继承某个abstract class 或者clas…

智软科技医疗器械GSP监管软件通过多省市药监局检查

提供医疗器械GSP监管软件,通过多省市药监局检查,符合2016年最新GSP监管条例的要求. 企业客户列表温岭市万悦医疗器械有限公司杭州市上善医疗器械有限公司武汉明德生物科技股份有限公司 http://www.mdeasydiagnosis.com/ 有意者可联系QQ:464568689.…

SQL Server 2016五大优势挖掘企业用户数据价值

SQL Server 2016五大优势挖掘企业用户数据价值转载自:http://soft.zdnet.com.cn/software_zone/2016/0318/3074442.shtml 3月10日,微软公司在美国纽约举办了一场名为“Data Driven”的活动,正式发布了新一代SQL Server 2016, 与此同时,还附赠了两条爆炸性消息:微软将SQL Server 2016开放给linux,同时还发布了一款针对Oracle数据库的迁移工具,以及相关的迁移优惠政策. 业内对这两条消…

深入挖掘.NET序列化机制——实现更易用的序列化方案

.NET框架为程序员提供了“序列化和反序列化”这一有力的工具,使用它,我们能很容易的将内存中的对象图转化为字节流,并在需要的时候再将其恢复.这一技术的典型应用场景包括[1] : 应用程序运行状态的持久化: 在应用程序之间通过剪切板传送对象: 创建对象复本,以隔离用户操作造成的影响: 在网络间传送对象. 然而,.NET框架提供的默认序列化行为也存在着有诸多限制,尤其是在版本控制方面——比如一个使用SerializableAttribute标记,而未实现ISerializable的类型,在通过重构修…