Sequence Mining

This research focuses on developing novel algorithms for two key areas: frequent sequence mining in transactional databases and enhanced load value prediction. A novel algorithm, SPAM (Sequential Pattern Mining Algorithm), is introduced to efficiently discover frequent sequences, even those of considerable length. SPAM leverages advanced pruning and indexing techniques to optimize its search. Furthermore, the research explores load value prediction (LVP) through identifying frequent patterns within program memory access traces. These discovered patterns serve as the foundation for developing efficient pre-fetching strategies, leading to improved performance.

Sequence: 便利与性能的平衡 Sequence在数据库操作中提供了便利，但其特性也可能影响性能。* 连续性: Sequence无法保证绝对的连续性，这在某些场景下可能导致问题。* 缓存: 不恰当的缓存设置可能导致性能下降。 优化Sequence使用，需要仔细评估其必要性并进行合理的配置，以在便利性和性能之间取得平衡。

数据挖掘原理是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。这个过程通常包括数据的清洗、集成、选择、变换、挖掘和评估等多个步骤。通过运用统计学、机器学习和数据库系统等技术，数据挖掘能够识别数据中的模式和关系，为决策提供支持。

在Sql Server数据库中，插入操作时可以设置自动编号，但是在ORACLE数据库中，有一个特有的功能叫做SEQUENCE，它在这里被介绍。

This English paper delves into the philosophical underpinnings of data mining, exploring its implications beyond technical methodologies. It employs specialized language to navigate complex concepts and theories, inviting readers to engage with the deeper significance of extracting knowledge from data.

Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It has been published by Cambridge University Press. You can get a 20% discount using the code MMDS20 at checkout. The book is available for free download from this page, but Cambridge University Press retains copyright, so please obtain permission and acknowledge authorship for any republication. Feedback on the manuscript is welcome.

情感分析在数据挖掘中的应用 概述 随着互联网的快速发展和社交媒体平台的普及，人们越来越依赖于在线评论、博客和新闻来获取产品和服务的信息。因此，情感分析作为一项重要的数据挖掘技术，能够帮助企业和个人理解用户对特定产品、服务或事件的情感倾向，对于市场营销、品牌管理及客户服务等方面具有重要意义。 情感计算的基本概念 情感计算（Affective Computing）是一种利用计算机技术自动分析文本、图像或视音频等媒介中所蕴含的情感倾向及其强度的技术。其主要目标是识别和处理人类情绪信息。情感计算可以分为两个主要方面：- 主观性（Subjectivity）：指的是文本或信息的主观程度，通常分为三种类型：主观性、客观性和中性。- 情感倾向（Orientation）：表示文本的情感极性，如正面（褒义）、负面（贬义）和中性。 情感计算的应用场景 情感计算在多个领域有着广泛的应用，包括但不限于：1. 市场智能与商业决策：企业通过分析消费者的意见和情绪，可以更好地了解市场需求、评估竞争对手的表现以及调整营销策略。2. 个体消费行为影响：约81%的互联网用户至少有一次在线研究产品的经历；73%到87%的人认为在线评价显著影响了他们的购买决定。3. 广告定位：根据用户生成的内容来精准投放广告，如在正面评价的产品下方投放同类竞品广告。4. 意见检索/搜索：提供一般性的意见搜索功能，帮助用户快速找到他们关心的话题的相关评价。 面临的挑战 情感计算面临的主要挑战包括如何准确判断一段文本是否具有主观性，以及如何理解人类语言使用的丰富性和复杂性。例如，“电池续航2小时”与“电池仅能续航2小时”这两句话虽然字面意思相同，但传达的情感却截然不同。 文本情感计算的关键技术 文本情感计算主要包括以下几个方面：1. 词语的情感倾向：识别文本中的情感词汇，并确定其正面或负面的情感极性。- 情感词汇表：建立一个包含大量情感词汇及其极性评分的列表。- 情感词汇的上下文依赖性：某些词汇的情感倾向取决于具体的上下文。

This repository contains 94 solutions to solve Fibonacci problems on MATLAB Cody. The solutions are ranked from the most common to the least common, indicating increasing complexity. The solutions are correct and come with comments, but they may not be the most efficient. Below are some examples of related problems and their solution counts: Fibonacci sequence: 7,859 solvers Create a times table: 6,488 solvers Sum all numbers in an input vector: 23,225 solvers Identify whether a number is odd: 16,120 solvers Note: While the solutions for the Fibonacci sequence are effective, they may not be optimized for performance. Thank you for the useful resources and links provided for inspiration! License: Free to use and distribute.

Course PDF on mining of massive datasets, Chapter 1, introduces the concept of big data and its applications in various fields.

Sophia Mining 致力于通过数据挖掘和分析算法， 挖掘数据价值， 助您探索数据背后的故事。