GSP关联分析是什么

GSP（Generalized Sequential Pattern，广义序列模式）关联分析是一种用于挖掘序列数据库中出现频繁的序列模式的方法。它是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant提出的，旨在发现数据序列中的统计规律。GSP算法在处理时间序列数据、生物信息学、顾客购买行为等领域的数据挖掘任务中非常有用。

GSP关联分析的关键在于识别那些频繁出现在序列数据中的模式，并且这些模式之间是按照某种顺序排列的。比如在购物篮分析中，它能够识别在顾客的购物记录中频繁一起出现的商品序列，从而帮助商店制定相应的营销策略。

GSP算法采用了一种迭代的方法，首先找出所有频繁的单项序列，然后逐渐扩展到更长的序列，通过这种方式来发现频繁序列模式。在每次迭代中，算法会生成一组候选项，并通过剪枝来减少搜索空间，以提高效率。这个过程会一直持续，直到不能再发现更长的频繁序列为止。