* AprioriAll [#k4f5d94e]
//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．
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
**関連項目 [#q5bb962a]
//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．
-[[GSP]]
#br
-[[系列パターン]]
-[[バスケットデータ]]
-[[データマイニング]]
-[[頻出パターンマイニング]]
-[[Apriori]]
-[[PrefixSpan]]
#br
-[[検索:AprioriAll GSP]]
**リンク集 [#x77b8d00]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[Wikipedia:GSP_Algorithm]]
**関連文献 [#o560cffe]
//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]] 8.3.2節
-AprioriAll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]]
-GSPの基本文献~
R.Srikant and R.Agrawal, "Mining Sequential Patterns: Generalizations and performance improvements", In Proc. of The 5th Int'l Conference on Extending Database Technology (1996)~
[[GoogleScholarAll:Mining Sequential Patterns: Generalizations and performance improvements]]
![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
