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序列模式分析算法G..
序列模式分析算法GSP的实现?
GSP是序列模式挖掘的一种算法。其主要描述如下:
????????? 根据长度为i 的种子集Li 通过连接操作和剪切操作生成长度为i+1的候选序列模式Ci+1;然后扫描序列数据库,计算每个候选序列模式的支持数,产生长度为i+1的序列模式Li+1,并将Li+1作为新的种子集。
????????? 重复第二步,直到没有新的序列模式或新的候选序列模式产生为止。
????????? 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 ( ……
产生候选序列模式主要分两步
????????? 连接阶段:如果去掉序列模式s1的第一个项目与去掉序列模式s2的最后一个项目所得到的序列相同,则可以将s1于s2进行连接,即将s2的最后一个项目添加到s1中。
????????? 剪切阶段:若某候选序列模式的某个子序列不是序列模式,则此候选序列模式不可能是序列模式,将它从候选序列模式中删除。
候选序列模式的支持度计算:对于给定的候选序列模式集合C,扫描序列数据库,对于其中的每一条序列d,找出集合C中被d所包含的所有候选序列模式,并增加其支持度计数。
二、??????
本算法采用Java实现,主要根据序列模式的情况,序列模式挖掘中共涉及到这样个3对象,序列、元素和项目,这样算法共有5个类:
GSP类:算法核心类,GSP算法的核心操作:连接和剪切操作都在这里实现,在使用该算法时,也是需要通过使用该类的方法来实现GSP算法。
Sequence类:序列类,该类封装了序列的基本信息和基本操作,实现了对序列间的比较以及序列中的项目集操作。
Element类:元素类,在序列模式中元素也就是项目集,项目集中包含了项目,在本算法实现中,元素类中含有一个项目集属性,用于表示项目集,在使用时也是使用该属性来表示项目集,另外,在该类中还封装了对项目的操作以及一些其他操作。
SeqDB类:该类用于从数据库中扫描获取序列,本算法主要用于模拟实现,所以在程序中已经初始化了序列。
GSPTest类:测试类,使用JUnit对算法进行单元测试,本文附的代码只含有对于实现GSP算法的方法测试。
由于程序中附带了对方法的注释,这里对各个方法的原理和实现就不作介绍。
三、??????
(一)实验数据
{1 5}{2}{3}{4}
{1}{3}{4}{3 5}
{1}{2}{3}{4}
{1}{3}{5}
{4}{5} 这就是我们的序列数据库SD
(二)程序输出
最小支持度计数为:2
输入的序列集合为:
[(1,5) 2 3 4, 1 3 4 (3,5), 1 2 3 4, 1 3 5, 4 (4,5)]
?
序列模式SL(1) 为:[2, 4, 1, 3, 5]
.................................................
剪切前候选集的大小为:40 候选集c为:[(2,2), 2 2, (2,4), 2 4, 4 2, (1,2), 2 1, 1 2, (2,3), 2 3, 3 2, (2,5), 2 5, 5 2, (4,4), 4 4, (1,4), 4 1, 1 4, (3,4), 4 3, 3 4, (4,5), 4 5, 5 4, (1,1), 1 1, (1,3), 1 3, 3 1, (1,5), 1 5, 5 1, (3,3), 3 3, (3,5), 3 5, 5 3, (5,5), 5 5]
剪切后候选集的大小为:40 候选集c为:[(2,2), 2 2, (2,4), 2 4, 4 2, (1,2), 2 1, 1 2, (2,3), 2 3, 3 2, (2,5), 2 5, 5 2, (4,4), 4 4, (1,4), 4 1, 1 4, (3,4), 4 3, 3 4, (4,5), 4 5, 5 4, (1,1), 1 1, (1,3), 1 3, 3 1, (1,5), 1 5, 5 1, (3,3), 3 3, (3,5), 3 5, 5 3, (5,5), 5 5]
序列模式SL(2) 为:[2 4, 1 2, 2 3, 1 4, 3 4, 4 5, 1 3, 1 5, 3 5]
.................................................
剪切前候选集的大小为:18 候选集c为:[1 (2,4), 1 2 4, 2 (4,5), 2 4 5, 1 (2,3), 1 2 3, 2 (3,4), 2 3 4, 2 (3,5), 2 3 5, 1 (4,5), 1 4 5, 3 (4,5), 3 4 5, 1 (3,4), 1 3 4, 1
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