PrefixSpan算法的定义与应用

Freespan算法定义了投影的概念：对于给定的序列A和B，如果B是A的子序列，则A关于B的投影A’必须满足B是A’的前缀，A’是A的满足上述条件的最大子序列。例如，序列A=，B=是A的一个子序列，那么，B关于A的投影为A’=。

PrefixSpan算法实例解析 以表一中的序列数据库S为例，设定最小支持度min_support=2。数据库中包含的项集为{a,b,c,d,e,f,g}，共有五个序列：(a),(abc),(ac),(d)和(cf)。 序列长度与支持度 序列 (abcdefg) 的长度为9，因为它包含9个项。由于该序列在整个数据库中只出现一次，所以其支持度为1。 序列模式判断 序列 (ac) 是序列 (abcdefg) 的一个子序列。在数据库中，序列10包含2个 (ac) 子序列，序列30包含1个 (ac) 子序列，因此 (ac) 在整个数据库中出现3次，其支持度为3。由于3大于最小支持度2，所以 (ac)

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

Prefixspan 算法的 Python 实现，是那种一看就觉得“哎哟，还挺好上手”的工具。算法本身是老牌选手——2001 年 Pei 大神提出的，主打一个轻装上阵、甩掉 Apriori 那堆候选集的累赘。 频繁项集挖掘这块儿，Prefixspan 的策略是通过“前缀投影”一点点深入，递归地往下挖。你不用担心爆炸式的组合，它自己会剪枝，挺聪明的。嗯，这也正是它在大数据里比较吃香的原因。 你只要先用pandas把交易数据成DataFrame，按订单分组就 OK 了。，借个LabelEncoder或者自己写个映射函数，把商品名转成数字，编码之后更方便。 实现的时候，大体思路是先搞一轮频繁项集，再

熵：定义与应用 熵，也称为信息熵，是对随机变量不确定性的度量。 定义：在概率空间上，随机变量 $I(X)$ 的数学期望被称为该随机变量 $X$ 的平均自信息，也称为信息熵或熵，记为 $H(X)$。 信息熵的概念不仅应用于信息论，也在决策树构建和模型评估中发挥着至关重要的作用。

MySQL是一个广泛应用于数据库管理的关系型数据库系统，被广泛用于网站和应用程序的数据存储与管理。它以其高效性和可靠性著称，成为许多开发者首选的数据库解决方案。

数据挖掘是一种技术，用于从庞大的、不完整、有噪音、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在的有用信息和知识，这些信息通常不为人所知。

这是数据挖掘领域的经典作品，涵盖了定义、模型和技术等关键内容。

Harris算法从出现到目前为止，经历了很大的改进和发展，对于不同的应用场合，应用性能也都进行了一定的改进。