Оглавление [Скрыть]
- 1 Последовательный анализ паттернов
- 1.1 Основы последовательного анализа данных
- 1.2 Задачи и методы последовательного анализа
- 1.3 Модели локальных процессов
- 1.4 Применение в биологии
- 1.5 Обзор ключевых алгоритмов сравнения последовательностей
- 1.6 Интеллектуальный анализ наборов элементов
- 1.7 Применение в розничной торговле
- 1.8 Алгоритмы для последовательного анализа
- 1.9 Дополнительные методы и приложения
- 1.10 Рекомендации и ресурсы
- 1.11 Полный текст статьи:
- 2 Последовательный анализ шаблонов — Википедия
Последовательный анализ паттернов
-
Основы последовательного анализа данных
- Последовательный анализ данных ищет статистически значимые закономерности в последовательностях данных.
- Обычно предполагается, что данные являются дискретными и тесно связаны с анализом временных рядов, но рассматриваются как отдельный вид деятельности.
-
Задачи и методы последовательного анализа
- Создание эффективных баз данных и индексов для информации о последовательностях.
- Извлечение часто встречающихся шаблонов и сравнение последовательностей на сходство.
- Восстановление отсутствующих элементов последовательности.
- Интеллектуальный анализ строк и наборов элементов, основанный на алгоритмах обработки строк и ассоциативных правил.
-
Модели локальных процессов
- Расширяют анализ последовательных шаблонов до сложных шаблонов с вариантами выбора, циклами и параллелизмом.
-
Применение в биологии
- Анализ расположения алфавита в последовательностях для изучения генов и белков.
- Понимание структуры и биологической функции последовательностей.
- Сравнение последовательностей с учетом вставок, удалений и мутаций.
-
Обзор ключевых алгоритмов сравнения последовательностей
- Алгоритмы точного и приближенного сопоставления строк для поиска повторов и тандемных повторов.
- Методы глобального, полуглобального и локального выравнивания.
-
Интеллектуальный анализ наборов элементов
- Поиск часто встречающихся наборов элементов и их порядка в транзакциях.
- Применение в маркетинговых приложениях для выявления закономерностей в покупательском поведении.
- Алгоритмы apriori и FP-growth для частого анализа наборов элементов.
-
Применение в розничной торговле
- Поиск шаблонов покупок пользователей для оптимизации размещения товаров на полках.
-
Алгоритмы для последовательного анализа
- GSP, SPADE, свободный промежуток, диапазон префиксов, карты, Seq2Pat и другие.
-
Дополнительные методы и приложения
- Извлечение словосочетаний, анализ процессов, анализ последовательностей в социальных науках, последовательная кластеризация и распознавание последовательностей викиданных.
-
Рекомендации и ресурсы
- Ссылки на внешние реализации алгоритмов GSP, PrefixSpan, SPADE и других.