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基于后继关系的行为块过程挖掘方法
一、引言
随着数据时代的到来，我们生产的数据呈现爆炸式增长，数据的价值成为人们关注的焦点，常见数据挖掘技术也愈发重要。数据挖掘技术是从大量数据中发现未知的、有用的且可应用的知识的自动化过程。在数据挖掘中，行为块过程挖掘是一项重要技术。行为块过程挖掘主要关注于寻找在不同时间段内，具有类似行为特征的数据块，可以应用于时间序列数据库、云计算、社交网络、医疗科学等领域。
二、相关研究
许多研究者尝试开发行为块过程挖掘技术，并有了令人瞩目的成果。前置工作主要关注于序列中的数据块挖掘方法，并可分为基于模式序列和基于基于时间序列聚类的方法。其中，基于模式序列的方法将数据转换为字符序列，并应用频繁模式挖掘算法，适用于小型序列的挖掘；基于基于时间序列聚类的模型可应用于大规模序列挖掘，并有较好的可扩展性和可行性。
然而，传统行为块过程挖掘方法缺少对时间关系的考虑。在实际应用中，时间关系难以避免，因此后继关系成为研究热点。后继关系指序列中一个数据块在时间维度上紧跟在另一个数据块之后的关系。近年来，后继关系逐渐引起研究者的关注，提出了基于后继关系的行为块过程挖掘方法。
三、基于后继关系的行为块过程挖掘方法
基于后继关系的行为块过程挖掘方法，重点考虑了时间维度上后继关系的重要性。首先，挖掘序列数据中的行为块，具体步骤如下：
1.数据划分：将序列数据按时间窗口划分为多个连续时间段，每个时间段包含一组数据。
2.数据表示：将每个时间段内的数据表示为协同序列，序列中需要考虑后继关系和数据值两个方面。可以通过连续性限制或者设定阈值来缩小协同序列的范围。
3.聚类分析：通过聚类分析技术将协同序列进行聚类，寻找相似行为特征的数据块。
4.异常检测：从聚类结果中排除异常数据块，以减少误差和提高准确性。
接下来，我们将介绍一个基于后继关系的行为块过程挖掘的例子，以进一步说明这个方法的可行性和优越性。
以智能手机应用使用记录为例，在一段时间内记录应用启动和关闭事件。在启动和关闭时记录时间、应用程序名称和设备的昵称。该数据集包含应用活动的时序记录，可以使用基于后继关系的行为块过程方法来挖掘使用者的应用行为模式。使用以下步骤：
1.数据划分：将数据分为不同的时间段。
2.数据表示：将每个时间段的应用记录转化为协同序列，同时考虑应用程序的值和后继关系。由于该数据集的连续性较好，可以使用连续性限制来缩小协同序列的范围。
3.聚类分析：使用聚类分析技术聚类协同序列，以寻找具有相似行为特征的应用程序数据块。
4.异常检测：在聚类结果中排除异常应用块，以减少误差和提高准确性。
通过这些步骤，我们可以获得应用程序使用者的行为块过程模式，在推荐系统、广告展示、用户建模和行为分析等方面发挥作用。
四、结论
在本文中，我们详细介绍了行为块过程挖掘技术及传统研究方法的优缺点。还探讨了基于后继关系的行为块过程挖掘方法。此方法可以更好地挖掘序列中数据块的时间关系，并有良好的可扩展性和准确性。基于后继关系的行为块过程挖掘方法在许多领域都有广泛的应用，如时间序列数据库、云计算、社交网络、医疗科学等，为未来的数据挖掘研究提供了新的思路和方法。