系列データの変更点

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* 系列データ (sequential data) [#q24767fc]

//ここには %項目の説明を書いてください．よろしければ署名しておいてください．

同質のデータを直列に並べたデータをさし，DNA系列や，文字列などがある．さらに，データマイニング分野では以下のようなバスケットデータの系列データもある．

（用語と記号はバスケットデータの項目を参照）
バスケットデータの系列は次のようなもの
\[\langle(a) (abc) (ac) (d) (cf)\rangle\]
第1回目の取引ではアイテムaのみを，第2回目の取引ではアイテムa，b，およびcを購入したことを表す．
この系列の集合が系列データ．

この系列について包含関係を考える．
系列 \(\langle a_1\ldots a_n\rangle\) が \(\langle b_1\ldots b_m\rangle\) に含まれるとは，\(a_1\subseteq b_{i_1}\ldots a_n\subseteq b_{i_n}\) を満たすような整数 \(i_1\lt\cdots\lt i_n\) が存在すること．系列の集合中で，系列 s が極大であるとは s が他のどの系列にも含まれないこと．

例えば，\(\langle(c)(de)(h)\rangle\) は \(\langle(g)(ch)(i)(def)(h)\rangle\) に含まれる．なぜなら，\((c)\subseteq(ch)\)，\((de)\subseteq(def)\)，および\((h)\subseteq(h)\) だから．
しかし，\(\langle(c)(e)\rangle\) と \(\langle(e)(c)\rangle\) には互いに包含関係はない．

ある系列 s が，系列データ中の系列 t を支持するとは s が t に含まれること．系列データ中で，系列 s を支持するデータの割合を支持度 (support) という．

''系列パターン (sequential pattern)'' のマイニングとは，支持度が最小支持度以上の極大な系列を全て列挙すること．

> -- しましま

**関連項目 [#c997b5da]

//英語や同義語のあとに，#brで区切って関連する項目をリストしてください．
-[[sequential data]]
#br
-[[系列パターン]]
-[[sequential pattern]]
#br
-[[データマイニング]]
-[[頻出パターンマイニング]]
-[[バスケットデータ]]
-[[AprioriAll]]
-[[PrefixSpan]]
-[[Minepi]]
-[[Winepi]]
#br
-[[検索:系列パターン 系列データ]]

**リンク集 [#mdd05429]

//関連するWWW資源があればリンクしてください．

**関連文献 [#qaba0466]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください．

-[[Book/Data Mining - Concepts and Techniques]] 8.3節
- "A taxonomy of sequential pattern mining algorithms" ACM Computing Surveys, Volume 43, Issue 1 (2010)~
[[GoogleScholarAll:A taxonomy of sequential pattern mining algorithms]]
-[[K.Rieck "Similarity measures for sequential data" Interdisciplinary Reviews (2004)>http://dx.doi.org/10.1002/widm.36]]~
[[GoogleScholarAll:Similarity measures for sequential data]]
-系列パターンのマイニング問題の基本文献~
R.Agrawal and R.Srikant, "Mining Sequential Patterns", Proc. of The 11th Int'l Conf. on Data Engineering, pp.3-14 (1995)~
[[GoogleScholarAll:Mining Sequential Patterns]]
系列データ の変更点
