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にwryすることがあります。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、whiの構造化データマイニングのユニークな形式ですchデータベースは、類似性について構造化されたデータを調べます。

シーケンスマイニングは2つのカテゴリに分割できます。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。

文字列マイニングは、クラスターとしてではなく、各シンボルを個別に見るため、Itemset Miningの反対です。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。これは、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のに役立ちます大きなシーケンスを分解し、それらに含まれるシーケンスを見つける。主に生物学的および医学研究チームがこれを使用しています。

シーケンスマイニングのデータベースの作成は、トレンドマイニングやその他の構造化データマイニングとは異なり、シーケンスが特に互いに一致する必要があるため、困難な場合があります。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、それは認識されず、アイテムセットマイニングをより困難にする可能性があります。弦のマイニングは通常、組織サンプルのわずかな違いにより、他のサンプルとは完全に異なる生物、または研究チームが研究しているものになる可能性があるためです。