人工智能和机器学习之关联规则学习算法：SequenceMining教程.docx资源-CSDN文库

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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：Sequence

Mining 教程

1 序言

1.1 1 什么是 Sequence Mining

Sequence Mining，即序列挖掘，是数据挖掘领域中的一种重要技术，用于

发现事件序列中的模式。与传统的关联规则学习不同，序列挖掘关注的是时间

顺序上的关联性，即在一系列事件中，哪些事件倾向于按照特定的顺序发生。

这种技术在多种场景下都有应用，如顾客购买行为分析、网页浏览模式识别、

生物序列分析等。

1.1.1 原理

序列挖掘的核心在于识别出频繁出现的事件序列，即在数据集中出现频率

超过一定阈值的序列。这些序列可以是顾客在超市购物时的购买顺序，网页用

户访问的页面顺序，或者生物信息学中的 DNA 序列。算法通过扫描数据集，构

建候选序列，然后计算每个序列的频率，最终筛选出频繁序列。

1.1.2 内容

� 序列的定义：序列是由一系列事件组成的有序集合，每个事件在

序列中都有一个时间戳。

� 频繁序列：在数据集中出现频率超过预设阈值的序列。

� 序列挖掘算法：包括 AprioriAll、GSP、PrefixSpan 等，这些算法各

有特点，适用于不同类型的数据和需求。

1.2 2 Sequence Mining 在现实世界中的应用

序列挖掘在现实世界中有广泛的应用，以下是一些典型场景：

1.2.1 顾客购买行为分析

在零售业，通过分析顾客的购买历史，可以发现顾客倾向于先购买哪些商

品，再购买哪些商品。例如，顾客在购买面包后，很可能接着购买牛奶。这种

信息对于商品摆放、促销策略制定等都有重要价值。

1.2.2 网页浏览模式识别

在互联网领域，序列挖掘可以用于分析用户的网页浏览行为，识别出用户

访问网页的常见模式。这对于优化网站结构、提高用户体验、个性化推荐等都

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