共置模式挖掘

频繁模式挖掘的利器——baobab是个蛮有意思的开源项目，专门实现了FPTree 算法，适合大数据里重复出现的模式。它不复杂，逻辑清晰，用起来也挺顺手，尤其适合做文本、用户行为路径挖掘、市场篮子这些场景。如果你经常结构化或半结构化的数据，baobab 真的可以省不少事。

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。

通过分析不平衡数据中的影响目标活动模式，有助于找出重要指标。

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

Oracle 的字符串函数真是前端调后端时的好帮手，是报表和格式化字段名那块，效率能拉满。我最近翻到一个资源，整理了 110 个 Oracle 函数，挑了其中 16 个常用的做了，不但有语法还有查询示例，看一眼就懂，省得你一个个翻文档。 像ASCII、CHR、CONCAT这种基础的字符操作函数，经常写 SQL 拼查询条件的时候会用到，组合起来玩也挺有意思。比如你可以用CONCAT拼个完整手机号，加点后缀，结果直接就是展示字段。 INSTR和SUBSTR适合搞一些规则提取，什么身份证、手机号、编码规则都靠它，搭配REPLACE用还挺灵活，尤其是搞数据清洗的时候实用。 INITCAP、UPPER、

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。

数据挖掘算法：揭示隐藏关联 数据挖掘领域涵盖多种强大的算法，用于揭示数据中隐藏的模式和关系。其中，图挖掘和序列挖掘是两种特别有效的技术，可应用于各种场景。 图挖掘 图挖掘算法分析数据点之间的复杂关系，这些数据点通常表示为节点和边。此类算法可用于： 社交网络分析：识别社区、影响者和异常行为。 推荐系统：根据用户之间的关系和交互推荐产品或服务。 欺诈检测：发现异常交易模式和潜在的欺诈行为。 序列挖掘 序列挖掘算法分析数据点随时间推移发生的顺序模式。此类算法可用于： 客户行为分析：理解客户旅程并预测未来行为。 生物信息学：识别 DNA 或蛋白质序列中的模式。 预测性维护：根据设备的历史性能数据

高效用模式挖掘领域复杂性使得提升其算法效率成为数据挖掘的重点研究。HUPminer算法是基于垂直模式类的典型方法，有效减少效用列表数量，但其对项集划分的需求仍占用大量空间。为解决这一问题，改进的IHUI-miner算法在考虑1扩展集中项集关联性的基础上，显著减少效用列表的个数。实验验证显示，IHUI-miner在时间效率和效用列表减少方面均优于现有算法HUP-miner与HUI-miner。

DDPMine 运用 branch-and-bound 搜索策略，无需生成完整模式集，直接挖掘出区别性模式。该方法摒弃了从海量数据中选取最优模式的传统做法，引入以特征为中心的策略，通过不断减少训练实例，在逐步缩减的 FP 树上依次生成区别性模式。