块关联

什么是块关联

发掘块关联

1. 通过预取提高性能
2. 利用关联存储数据，提高读写性能
3. 制定更好的缓存替换机制

获取块关联的性质

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3. 白盒

块关联的挖掘

频繁序列的挖掘

数据挖掘技术包括了关联分析、分类、预测、聚簇分析、外部分析以及演变分析。

假设在事件x和y之间存在着一个强关联，那么意味着如果事件x发生，则事件y也很有可能会发生。我们使用一个关联规则x->y来描述x,y之间的这种关联。
频繁序列挖掘是关联分析的一种类型，用于发现序列数据库中的频繁子序列。在序列数据库中，如果一个子序列出现的次数不小于某个特定值（称为min_support），则可认为该序列是频繁的。一个子序列中事件在原来的序列中不要求是连续的。

C –Miner建立在最近所提出的名为“CloSpan”（Closed Sequential Pattern mining）的频繁序列挖掘算法之上。

什么是闭合频繁子序列？
CloSpan的主要思想是仅仅发现那些闭合频繁子序列，一个闭合序列的支持度（support）是不同于它的父序列的。在上面的例子中，子序列ac就是闭合的，因为它的支持度（support）为5，而它的每一个父序列（例如，abc和agc等）的支持度（support）都不超过4，而子序列ab不是闭合的，因为它的支持度（support）与其父序列abc的支持度（support）值相同。

CloSpan只能生成闭合的而非所有的频繁子序列，原因在于任何非闭合序列都可以被具有相同支持度（support）的父序列来表示。

C-Miner：我们的挖掘算法

基本的挖掘算法有一个限制，那就是没有考虑频繁子序列的间隙。如果频繁序列中包含两个彼此在访问时间上相距很远的访问事件，则这个频繁序列对我们的应用就没有意义。
为了解决这个问题，C-Miner限定了访问距离。为了描述访问流中两个访问事件有多远，将这两个访问事件的访问距离表示为gap，gap由这两个访问事件之间的访问事件数来衡量。

预处理

采用非重叠切割的方法。

核心算法

C-Miner主要包括两个阶段：（1）生成一个频繁子序列的候选集，而这些频繁子序列包括了所有的闭合频繁子序列；（2）从候选集中对非闭合子序列进行剪枝操作。

第一个阶段，C-Miner使用深度优先程序来生成频繁序列的候选集。 基于此，通过将每一个频繁项目与前一次循环得到的较短频繁序列进行拼接，C-Miner可以不断迭代的生成更长的频繁序列。 为了更好的阐释这个思想，让我们考虑这样一个例子。为了得到长度为n的频繁子序列集Ln，我们可以将长度为n-1的频繁子序列集Ln-1与长度为1的频繁子序列集L1进行拼接。例如，假设我们已经计算出如下所示的L1和L2，为了计算L3，我们可以先将L2中的一个子序列与L1中一个项目连接从而计算出L3’： L1={a,b,c}; L2={ab,ac,bc}; L3’=L2*L1 ={abc,abb,abc,aca,acb,acc,bca,bcb,bcc} 为了获得更高的效率，C-Miner不会将L2中序列与L1中所有项目进行拼接，而是将L2中每个序列仅与其后缀数据库中的频繁序列进行连接。此例中，对于L2中的频繁序列ab，它的后缀数据库为Dab={ced,cef,ch,ijc}，而只有c是频繁项目，所以只将ab与c连接，从而得到属于L3’的一个更长的序列abc。