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AprioriAllは，系列パターンの列挙問題を，バスケットデータ解析のAprioriで利用されるのと同様の単調性を利用し，幅優先探索で解くアルゴリズム．
系列中にあるアイテム集合の数を系列の長さという． ここで，長さ k の系列が頻出であるには，長さ k-1 の全ての部分系列が頻出でなけれ ばならないことを利用する． 例えば，\(\langle(a) (cd) (be)\rangle\) が頻出になるには，\(\langle(cd) (be)\rangle\)，\(\langle(a) (be)\rangle\)，および \(\langle(a) (cd)\rangle\) が頻出でなければならない．
この性質を使って候補系列を生成し，実際に頻出かどうかを調べる． 短い系列から順に幅優先探索で全体を調べる．
GSP (Generalized Sequential Patterns) はこのAprioriAllの改良手法．系列パターン中のマッチするアイテム集合の間の長さの制限や，効率化などが図られている．
-- しましま
