シーケンスマイニングとは何ですか？

シーケンスマイニングは、データベースと管理者がデータのシーケンスまたはトレンドを探すための構造化されたデータマイニングの一種です。このデータマイニングは2つのフィールドに分割されます。通常、アイテムセットシーケンスマイニングはマーケティングで使用され、ストリングシーケンスマイニングは生物学研究で使用されます。シーケンスマイニングは、データがより具体的であるため、通常のトレンドマイニングとは異なります。これにより、データベースデザイナーにとって効果的なデータベースの構築が困難になり、シーケンスが共通シーケンスとは異なる場合は、wryしない場合があります。別のデータベースは、データのためにマイニングするために使用されます。この採掘は、企業や研究者が必要なものを見つけるのに役立ちます。通常、彼らは何らかの傾向を探していますが、その傾向は何であり、情報がどれほど具体的であるかは、データベースの設計に依存します。シーケンスマイニングでは、データベースは非常に特定のシーケンスを見つけるように構築されており、ほとんどまたはまったく変動がありません。これは、データベースが類似性のために構造化されたデータを調べる構造化データマイニングのユニークな形式です。アイテムセットマイニングは、マーケティングとビジネスで使用され、販売数、製品タイプ、店舗での製品の配置、製品の使用の特定の傾向を見つけます。これらの数値は、マーケティングプロジェクトの戦略を支援し、販売を強化するために、マーケティングアルゴリズムに採用され、適用されます。製品とその方法に関する情報は通常データベースから取得されますが、アイテムセットシーケンスマイニングの定義的な側面は、シーケンスがマルチシンボルデータベースセルから取得されることです。各シンボルはクラスターとしてではなく、個別に。文字列マイニングでは、データベースを設定して、タンパク質源または遺伝子サンプルからシーケンスを見つけることができます。これにより、多くの遺伝子サンプルを比較して、それらが同じかどうかを確認するか、大きなシーケンスを分解し、どのシーケンスが含まれているかを見つけます。主に生物学的および医学研究チームはこれを使用しています。これは、シーケンスのマイニングの問題にもつながります。シーケンスが異なる場合、それは認識されないため、アイテムセットマイニングがより困難になる可能性があります。組織サンプルのわずかな違いにより、生物＆mdashを作る可能性があるため、弦マイニングは通常、これに恩恵を受けます。または、研究チームが研究しているものとmdash;他のサンプルとはまったく異なります