Cos'è il mining di sequenza?
Il mining di sequenza è un tipo di data mining strutturato in cui il database e l'amministratore cercano sequenze o tendenze nei dati. Questo data mining è diviso in due campi. Il mining di sequenza di articoli in genere viene utilizzato nel marketing e la sequenza di stringhe viene utilizzato nella ricerca di biologia. Il mining di sequenza è diverso dal minerario di tendenza regolare, poiché i dati sono più specifici, il che rende difficile la costruzione di un database efficace per i progettisti di database e a volte può andare storto se la sequenza è diversa dalla sequenza comune.
in un certo punto o nell'altro, tutti i database vengono utilizzati per estrarre i dati. Questo mining aiuta le aziende e le feste di ricerca a trovare qualcosa di cui hanno bisogno. Di solito, stanno cercando una sorta di tendenza, ma cos'è quella tendenza e quanto siano specifiche le informazioni dipenderanno dalla progettazione del database. Nel mining di sequenza, il database è creato per trovare sequenze molto specifiche, con una variazione poca o nessuna. Questa è una forma unica di data mining strutturata in WHICH Il database guarda attraverso i dati strutturati per somiglianze.
Il mining di sequenza può essere suddiviso in due categorie. Itemset Mining viene utilizzato nel marketing e nel settore per trovare tendenze specifiche in numeri di vendita, tipi di prodotto, posizionamento del prodotto in un negozio e l'uso di un prodotto. Queste cifre vengono prese e applicate agli algoritmi di marketing per aiutare a strategizzare un progetto di marketing e rafforzare le vendite. Informazioni su un prodotto e come lo fa in genere vengono prelevate dal database, ma l'aspetto definitivo del mining della sequenza di articoli è che la sequenza è presa da celle di database multi-simbolo.
Il mining di stringa è l'opposto del mining degli articoli perché guarda ogni simbolo individualmente anziché come un cluster. Nel mining di stringa, il database potrebbe essere impostato per trovare una sequenza da una sorgente proteica o campioni genici. Questo aiuta a confrontare molti campioni genici per vedere se sono uguali oper abbattere grandi sequenze e trovare quali sequenze contengono. Principalmente i team di ricerca biologica e medica usano questo.
La creazione di un database per il mining di sequenza può essere difficile perché, a differenza del mining di tendenza e di altri dati di data strutturati, le sequenze devono corrispondere specificamente l'una all'altra. Ciò porta anche al problema del mining per le sequenze. Se la sequenza è diversa, non verrà riconosciuta, il che potrebbe rendere più difficile il mining degli articoli. Il mining di stringa ne trae in genere, perché la minima differenza in un campione di tessuto potrebbe rendere l'organismo - o qualunque cosa il team di ricerca stia ricercando - completamente distinto dagli altri campioni.