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基于时间序列数据的紧密连续频繁序列挖掘算法
时序数据是指按时间顺序排列的数据，例如股票价格、气温、人口数量等。在现实生活中，时序数据广泛应用于金融、气象、医疗健康等领域。时序数据具有高度的时变性与局部相关性，因此时序数据挖掘成为研究的热点之一。
紧密连续频繁序列挖掘算法是一种挖掘时序数据中频繁出现子序列的算法，其目的是在时序数据中挖掘重要的频繁模式和趋势，帮助人们理解和预测时序数据的发展趋势。紧密连续频繁序列挖掘算法优化了传统频繁轨迹算法和序列挖掘算法，在时序数据中具有一定的优势。
在时序数据挖掘中，紧密连续频繁序列挖掘算法的核心是将时序数据转化成序列模式，也就是将时序数据中的每一时刻看作一个字符，将时序数据转化为由字符组成的序列数据。然后，通过挖掘序列数据中的频繁模式，得到时序数据中频繁出现的子序列，从而实现时序数据的分析和预测。
紧密连续频繁序列挖掘算法是基于数据的时间序列预测的，它可以在某个时间点预测下一个时刻的数据。这种算法的优点是可以通过历史数据和其他数据来预测未来数据，使得用户能够提前做好准备。另外，通过算法的推理和分析，可以发现数据的规律和趋势，为企业的经营和决策提供帮助。
紧密连续频繁序列挖掘算法的流程如下：
1.将时序数据转化为序列数据：将时序数据中每一个时刻的数据看作一个字符，构造由字符组成的序列数据。
2.定义相似性度量：定义相似性度量函数来度量每一个字符之间的相似性，根据不同的应用领域和设定的阈值来确定相似度度量的方法。
3.序列分段：通过分割序列，将序列数据分段，得到若干个长度不同的子序列。
4.频繁模式挖掘：对每一个子序列，利用频繁模式挖掘算法进行挖掘，找出其中的频繁模式。
5.紧密连续性检验：对于每一个频繁模式，进行紧密连续性检验，判断是否满足紧密连续性，即判断频繁模式在时序数据中是否紧密连续。
6.分析和预测：将挖掘出的所有符合条件的频繁模式和分析结果整合起来，分析时序数据中的规律和趋势，并进行未来预测。
总之，紧密连续频繁序列挖掘算法是一种重要的时序数据挖掘算法，可以帮助人们挖掘出时序数据中的频繁模式和趋势，并通过对时序数据的分析和预测，为企业经营和决策提供帮助。