挖掘影响目标活动模式

介绍数据挖掘的基本概念、过程以及使用的方法和技术，同时探讨从数据中挖掘出的不同知识类型及其表达方式。

对序列模式挖掘的研究进行概述，涵盖其相关概念、常用方法、代表性算法及其优缺点分析，并展望未来发展方向，为研究者改进现有算法和开发新算法提供参考。

1950年至2005年间，赤道中东太平洋暖异常年份的西北太平洋热带气旋活动呈现以下特征： 热带气旋生成频数减少，较常年平均减少2-3个。 热带气旋强度增强，强台风和超强台风数量增加，较常年平均增加约1个。 随着暖异常强度的增强，热带气旋生成频数减少和强度增强的趋势更加明显。 热带气旋生成位置偏东偏南，145°E以东海域的热带气旋生成频数显著增加。 热带气旋路径偏东，转向路径出现的频率增加。

主要影响因素如下： 被叫通话次数趋势：反映用户接听电话的活跃程度，通常与用户的社交行为和业务需求直接相关。 出账金额：记录用户的消费水平，是评估客户价值的核心指标。 预存款余额：即用户的可用预存款数额，反映用户的付费习惯及忠诚度。 预存款准备率：通过公式预存款余额/ARPU计算，用于评估用户的支付意愿和业务稳定性。 在网月数：反映用户在网时长，帮助分析用户的长期留存情况。 决策树模型示例 树根节点：以被叫通话次数为基础，反映了用户与外界的通信需求。 规则1：决策树模型对用户行为进行模拟，使用被叫通话次数、预存款等因素逐步深入，形成1.98元的预测模型。

本研究考察了体育活动和性别对青少年幸福感和身体意象的影响。通过对111名13至17岁的青少年（58名女生，53名男生）进行问卷调查，分析了体育活动、性别与自尊、主观幸福感和社会形体焦虑之间的关系。 结果表明，体育活动对青少年的自尊、主观幸福感和社会形体焦虑具有显著的正向影响，而性别对这三个变量没有显著影响。 研究结果强调了体育活动对青少年心理健康的重要性，同时也揭示了性别在青少年幸福感和身体意象方面的影响差异。未来需要进一步的研究来深入探讨体育活动和性别对青少年心理健康的综合影响机制。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

基于优先级原则的序列模式挖掘算法 通过产生并检测候选序列的方式 扫描序列数据库，得到长度为 1 的序列模式 根据种子集生成候选序列模式，计算支持数 迭代上述步骤，直到没有新序列模式或候选序列模式产生

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

序列模式t是指在多个数据序列中发现共同的行为模式。 t通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，强调时间序列的影响。 例如，在所有购买了激光打印机的人中，半年后80%的人再购买新硒鼓，20%的人用旧硒鼓装碳粉； 在所有购买了彩色电视机的人中，有60%的人再购买VCD产品； 在时序模式中，需要找出在某个最短时间内出现比率一直高于某一最小百分比（阈值）的规则。