候选序列

在数据挖掘领域，关联分析是一种重要技术，而候选序列生成是关联分析中的关键步骤。 为了有效地生成候选序列，一种常见的方法是合并频繁的较短序列。具体来说，通过合并两个频繁的 (k-1)-序列，可以产生候选的 k-序列。 为了避免重复生成候选序列，可以采用类似于 Apriori 算法的策略。例如，只有当两个 (k-1)-序列的前 k-2 项相同时，才进行合并操作。 以下示例演示了如何通过合并频繁 3-序列来生成候选 4-序列： 合并 <{1 2 3}> 和 <{2 3 4}>，得到 <{1 2 3 4}>。 由于事件 3 和事件 4 属于第二个序列的不同元素，因此它们在合并后的序列中也属于不同的元素。 合并 <{1 3 4}> 和 <{3 4 4}>，得到 <{1 3 4 4}>。 由于事件 3 和事件 4 属于第二个序列的相同元素，因此将事件 4 合并到第一个序列的最后一个元素中。

L1产生候选集C2： 项集 ｛I1，I2｝｛I1，I3｝｛I1，I4｝｛I1，I5｝｛I2，I3｝｛I2，I4｝｛I2，I5｝｛I3，I4｝｛I3，I5｝｛I4，I5｝

在Apriori算法中，对于集合 {I1, I2, I4} 和 {I1, I3, I4}，无需进行连接操作。因为连接操作的目的是为了发现更高阶的频繁项集，而这两个集合的并集 {I1, I2, I3, I4} 无法通过连接操作直接得到。 虽然不进行连接操作可能会导致遗漏潜在的频繁项集 {I1, I2, I3, I4}，但 Apriori 算法通过逐层迭代的方式生成候选项集，能够在后续步骤中通过其他频繁项集的组合发现该项集。因此，省略 {I1, I2, I4} 和 {I1, I3, I4} 之间的连接操作不会影响最终结果的完整性。

由L1产生候选集C2：项集｛I1，I2｝，｛I1，I3｝，｛I1，I4｝，｛I1，I5｝，｛I2，I3｝，｛I2，I4｝，｛I2，I5｝，｛I3，I4｝，｛I3，I5｝，｛I4，I5｝。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

在机器学习领域，生成候选集与频繁项集是重要的步骤。如果项集支持度计数不符合条件，如A,B,D和B,C,E，就不属于C3。具体的项集支持度计算显示，A,Bt4t、A,Ct4t、A,Et2t、B,Ct4t、B,Dt2t、B,Et2t是常见的组合。对于2-项集和3-项集的频繁计算，也是非常关键的。

在以往的研究中，我们已经研究了在确定性字符串上的窗口子序列匹配，涉及到知识发现、数据挖掘和分子生物学等领域。然而，在应用中我们观察到，在数据流监测、复杂事件处理以及时间序列数据处理中，字符串往往是嘈杂且具有概率性质。探讨了这一问题的在线设置，其中效率至关重要。我们首先定义了查询语义，并提出了一个精确算法。接着，我们提出了一个随机近似算法，其速度更快，并且在一定程度上保证了准确性。此外，我们设计了一种过滤算法，进一步提升了效率，采用了一种适应序列流内容的优化技术。最后，我们针对带有否定模式的算法进行了提出。为了验证这些算法，我们使用了三个真实数据集和一些合成数据集进行了系统的实证研究。

CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];

在 Oracle 表中创建序列以生成唯一 ID 或其他值。