시퀀스 마이닝이란 무엇입니까?

시퀀스 마이닝은 데이터베이스 및 관리자가 데이터에서 시퀀스 또는 트렌드를 찾는 구조화 된 데이터 마이닝 유형입니다. 이 데이터 마이닝은 두 개의 필드로 나뉩니다. 항목 집합 시퀀스 마이닝은 일반적으로 마케팅에 사용되며 문자열 시퀀스 마이닝은 생물학 연구에 사용됩니다. 시퀀스 마이닝은 데이터가 더 구체적이기 때문에 데이터베이스 트렌드 디자이너에게 효과적인 데이터베이스 구축이 어려워지고 시퀀스가 ​​공통 시퀀스와 다른 경우 때때로 문제가 발생할 수 있기 때문에 일반 트렌드 마이닝과 다릅니다.

어느 시점에서나 모든 데이터베이스는 데이터를 채굴하는 데 사용됩니다. 이 마이닝은 비즈니스 및 리서치 당사자가 필요한 것을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 일반적으로, 그들은 일종의 경향을 찾고 있지만, 그 경향은 무엇이며 정보가 얼마나 구체적 일지는 데이터베이스 설계에 달려 있습니다. 시퀀스 마이닝에서 데이터베이스는 변형이 거의 없거나 전혀없는 매우 특정한 시퀀스를 찾도록 만들어졌습니다. 데이터베이스가 구조적 데이터를 통해 유사성을 조사하는 고유 한 형태의 구조적 데이터 마이닝입니다.

시퀀스 마이닝은 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 품목 세트 마이닝은 마케팅 및 비즈니스에서 판매 번호, 제품 유형, 상점의 제품 배치 및 제품 사용의 특정 경향을 찾는 데 사용됩니다. 이러한 수치는 마케팅 프로젝트를 전략화하고 판매를 강화하기 위해 마케팅 알고리즘에 적용됩니다. 제품에 대한 정보 및 제품 정보는 일반적으로 데이터베이스에서 가져 오지만 항목 세트 시퀀스 마이닝의 정의 측면은 시퀀스가 ​​다중 기호 데이터베이스 셀에서 가져온 것입니다.

문자열 마이닝은 항목 세트 마이닝의 반대입니다. 클러스터가 아닌 각 기호를 개별적으로 보므로 그렇습니다. 문자열 마이닝에서 데이터베이스는 단백질 소스 또는 유전자 샘플에서 서열을 찾도록 설정 될 수 있습니다. 이는 많은 유전자 샘플을 비교하여 동일한 지 또는 큰 서열을 분해하고 포함하는 서열을 찾는 데 도움이됩니다. 대부분 생물학 및 의료 연구팀이이를 사용합니다.

트렌드 마이닝 및 기타 구조화 된 데이터 마이닝과 달리 시퀀스가 ​​서로 일치해야하므로 시퀀스 마이닝을위한 데이터베이스를 만드는 것은 어려울 수 있습니다. 이것은 또한 시퀀스 마이닝 문제로 이어집니다. 시퀀스가 다르면 인식되지 않으므로 항목 세트 마이닝이 더 어려워 질 수 있습니다. 조직 채굴에서 약간의 차이가있어 유기체 또는 연구팀이 연구하는 모든 것을 다른 시료와 완전히 구별 할 수 있기 때문에 일반적으로 문자열 채굴은 이로부터 혜택을받습니다.