PrefixSpan序列模式 价格:联系客服

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操作系统

  • Windows
  • Linux

版本

  • 单机版
  • 网络版
  • 分布式云平台

系统位数

  • 32位
  • 64位

购买年限

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  • 永久
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马克威PrefixSpan序列模式

马克威操作说明

(1)以数据文件“马克威通用数据3.mkw”为例,演示PrefixSpan算法的操作。首先,在工作区内,打开建模分析工作流:“机器学习”→“PrefixSpan序列模式”,接着选择数据源,然后设置算法的参数,最后点击运行按钮。

其中各类参数的含义为:

事务字段:选择需要分析的事务字段

子事务字段:选择需要分析的子事务字段

商品名称:需要分析的商品的分类字段

最小支持度:需用户自行设定,默认数值为0.4

设置好参数如下所示:

(2)输出结果

(3)结果说明

按照算法要求,把序列的序号分类结果展现如上表。

数据要求

输入数据类型:数值型数据、字符型数据。(要求输入的数据应满足序列的模式)

算法用途

PrefixSpan在序列事务及有关信息处理中有着广泛的应用,如客户购物习惯、Web访问模式、科学实验过程分析、自然灾害预测、疾病治疗、药物检验及DNA等。

算法原理

PrefixSpan算法的原理是采用后缀序列转前缀序列的方式来构造频繁序列的,在转换过程中,从后缀序列中提取出1项加入到前缀序列中,变化的规则就是从左往右扫描,找到某元素的对应的项,然后做出改变;根据此规则,继续递归,直到后续的序列不满足最小支持度阈值的情况。

PrefixSpan是一种不需要产生候选集的频繁模式挖掘方法,采用分治的思想,不断产生序列数据库的多个更小的投影数据库(后缀子序列),然后在各个投影数据库上进行序列模式挖掘。

结果与解释

输出结果:可以实现事务集的序列分类问题。

订购用户 订购时间
1786****815 2023-03-10 14:06:42
1506****429 2021-03-08 15:46:47
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