[0235] 处理器902具体用于：
[0236] 根据所述第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置确定所述第三基元序列 模式所对应的第一候选兀素；
[0237] 当所述第一候选元素为至少两个时，根据所述第三基元序列模式的模式影响力或 模式间关系强度，对所述第一候选元素进行加权统计，获取所述第一候选元素的加权统计 结果；
[0238] 确定所述加权统计结果中的最大值所对应的所述第一候选元素为第二候选元素， 确定所述第二候选元素为所述第一序列数据中即将产生的元素。
[0239] 可选地，该具体实现方式中，处理器902按照预设的第一加分标准对所述第二候 选元素所对应的第三基元序列模式的模式影响力和模式间关系强度进行调整；按照预设的 第二加分标准对与所述第二候选元素所对应的第三基元序列模式有连接关系的基元序列 模式的模式影响力和模式间关系强度进行调整。
[0240] 基于上述技术方案，本发明实施例中，通过构建序列模式图，该序列模式图中包含 的相互关联的各基元序列模式，每个基元序列模式包含有影响力和模式间关系强度，可以 表示序列数据背后的隐藏因素实现用户行为状态的关联建模，建立序列数据之间的联系， 再根据构建的序列模式图对序列数据进行预测，相较于现有的采用一阶马尔科夫链进行理 想化建模的方式，能够更准确的表述现实应用中变量的影响，提高了序列数据分析的准确 性，提高了对序列数据所表示的事件状态预测的准确性。
[0241] 并且，本发明实施例无需指定任何模型参数，能够随着序列数据分布的变化实时 更新序列模式图的模型参数，实现较为准确的事件未来状态预测。
[0242] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精 神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围 之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【主权项】
1. 一种基于序列数据进行预测的方法，其特征在于，包括： 获取终端中存储的第一序列数据； 根据预设的采样方法，从所述第一序列数据中获取序列模式，所述序列模式为所述第 一序列数据中满足预设条件的数据元素的组合； 利用序列模式图对所述序列模式进行匹配，获取匹配的结果； 根据所述匹配的结果，对所述第一序列数据中即将出现的元素进行预测。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用序列模式图对所述序列模式进 行匹配之前，还包括： 获取预设数量的历史序列数据； 确定所述历史序列数据包含的基元序列模式，所述基元序列模式至少为两个，所述基 元序列模式为所述历史序列数据中满足预设条件的数据元素的组合； 根据所述基元序列模式在所述历史序列数据中的起始位置确定所述基元序列模式之 间的关系； 根据所述基元序列模式之间的关系构建序列模式图。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基元序列模式包括第一基元序列模 式和第二基元序列模式； 根据所述基元序列模式在所述序列数据中的起始位置确定所述基元序列模式之间的 关系，包括： 若所述第一基元序列模式的起始位置不在所述第二基元序列模式的起始位置之前，并 且所述第一基元序列模式的终止位置不在所述第二基元序列模式的终止位置之后，则所述 第一基元序列模式被包含在所述第二基元序列模式中； 若所述第一基元序列模式的起始位置在所述第二基元序列模式的终止位置之前，且所 述第一基元序列模式的终止位置在所述第二基元序列模式的终止位置之后，则所述第一基 元序列模式前向重叠于所述第二基元序列模式，所述第二基元序列模式后向重叠于所述第 一基兀序列模式； 若所述第一基元序列模式的起始位置等于所述第二基元序列模式的终止位置加1，则 所述第一基元序列模式前向相邻于所述第二基元序列模式，所述第二基元序列模式后向相 邻于所述第一基元序列模式。4. 根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述利用序列模式图对所述序列 模式进行匹配，获取匹配的结果具体包括： 遍历所述序列模式图，获取与所述序列模式匹配的第三基元序列模式； 根据所述第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置，获取符合预设条件的候选元 素； 根据所述匹配的结果，对所述第一序列数据中即将出现的元素进行预测包括： 确定所述候选元素为所述第一序列数据中即将产生的元素。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基元序列模式包括模式影响力或模 式间关系强度； 根据所述第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置，获取符合预设条件的候选元 素包括： 根据所述第三基元序列模式的模式影响力或模式间关系强度对所述第三基元序列模 式进行排序，获取排列顺序为第一的第三基元序列模式； 根据所述排列顺序为第一的第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置，确定所述 序列模式在所述序列模式图中的位置； 根据所述序列模式在所述序列模式图中的位置，确定候选元素。6. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基元序列模式包括模式影响力或模 式间关系强度； 根据所述第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置，获取符合预设条件的候选元 素包括： 根据所述第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置确定所述第三基元序列模式 所对应的第一候选元素； 当所述第一候选元素为至少两个时，根据所述第三基元序列模式的模式影响力或模 式间关系强度，对所述第一候选元素进行加权统计，获取所述第一候选元素的加权统计结 果； 确定所述加权统计结果中的最大值所对应的第一候选元素为第二候选元素； 根据所述匹配的结果，对所述第一序列数据中即将出现的元素进行预测包括： 确定所述第二候选元素为所述第一序列数据中即将产生的元素。7. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述加权统计结果中的最大值 所对应的所述第一候选元素为第二候选元素之后，还包括： 按照预设的第一加分标准对所述第二候选元素所对应的第三基元序列模式的模式影 响力和模式间关系强度进行调整； 按照预设的第二加分标准对与所述第二候选元素所对应的第三基元序列模式有连接 关系的基元序列模式的模式影响力和模式间关系强度进行调整。8. -种基于序列数据进行预测的装置，其特征在于，包括： 第一获取模块，用于获取终端中存储的第一序列数据； 第二获取模块，用于根据预设的采样方法，从所述第一获取模块获取序列模式，所述序 列模式为所述第一序列数据中满足预设条件的数据元素的组合； 匹配模块，用于利用序列模式图对所述序列模式进行匹配，获取匹配的结果； 预测模块，用于根据所述匹配的结果，对所述第一序列数据中即将出现的元素进行预 测。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括模式图构建模块，所述模 式图构建模块包括获取单元、确定单元，判断单元和构建单元， 所述获取单元，具体用于获取预设数量的历史序列数据； 所述确定单元，具体用于确定所述历史序列数据中包含的基元序列模式，所述基元序 列模式至少为两个，所述基元序列模式为所述历史序列数据中满足预设条件的数据元素的 组合； 所述判断单元，具体用于根据所述基元序列模式在所述历史序列数据中的起始位置确 定所述基元序列模式之间的关系； 所述构建单元，具体用于根据所述基元序列模式之间的关系构建序列模式图； 所述匹配模块，具体用于利用所述模式图构建模块构建的序列模式图对所述第二获取 模块获取的所述序列模式进行匹配，获取匹配的结果。10. 根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述基元序列模式包括第一基元序列模 式和第二基元序列模式； 所述判断单元具体用于： 若所述第一基元序列模式的起始位置不在所述第二基元序列模式的起始位置之前，并 且所述第一基元序列模式的终止位置不在所述第二基元序列模式的终止位置之后，则所述 第一基元序列模式被包含在所述第二基元序列模式中； 若所述第一基元序列模式的起始位置在所述第二基元序列模式的终止位置之前，且所 述第一基元序列模式的终止位置在所述第二基元序列模式的终止位置之后，则所述第一基 元序列模式前向重叠于所述第二基元序列模式，所述第二基元序列模式后向重叠于所述第 一基兀序列模式； 若所述第一基元序列模式的起始位置等于所述第二基元序列模式的终止位置加1，则 所述第一基元序列模式前向相邻于所述第二基元序列模式，所述第二基元序列模式后向相 邻于所述第一基元序列模式。11. 根据权利要求8至10任一所述的装置，其特征在于，所述匹配模块具体用于： 遍历所述序列模式图，获取与所述序列模式匹配的第三基元序列模式； 根据所述第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置，获取符合预设条件的候选元 素； 所述预测模块具体用于： 确定所述候选元素为所述第一序列数据中即将产生的元素。12. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述基元序列模式包括模式影响力和 模式间关系强度； 所述匹配模块具体用于： 根据所述第三基元序列模式的模式影响力或模式间关系强度对所述第三基元序列模 式进行排序，获取排列顺序为第一的第三基元序列模式； 根据所述排列顺序为第一的第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置，确定所述 序列模式在所述序列模式图中的位置； 根据所述序列模式在所述序列模式图中的位置，确定候选元素。13. 根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述基元序列模式包括模式影响力和 模式间关系强度； 所述匹配模块具体用于： 根据所述第三基元序列模式在所述序列模式图中的位置确定所述第三基元序列模式 所对应的第一候选元素； 当所述第一候选元素为至少两个时，根据所述第三基元序列模式的模式影响力或模 式间关系强度，对所述第一候选元素进行加权统计，获取所述第一候选元素的加权统计结 果； 确定所述加权统计结果中的最大值所对应的所述第一候选元素为第二候选元素； 所述预测模块具体用于： 确定所述第二候选元素为所述第一序列数据中即将产生的元素。14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述匹配模块还用于： 按照预设的第一加分标准对所述第二候选元素所对应的第三基元序列模式的模式影 响力和模式间关系强度进行调整； 按照预设的第二加分标准对与所述第二候选元素所对应的第三基元序列模式有连接 关系的基元序列模式的模式影响力和模式间关系强度进行调整。
【专利摘要】本发明公开了一种基于序列数据进行预测的方法及装置，用以建立序列数据之间的联系，提高对序列数据预测的准确性。该方法为：获取终端中存储的第一序列数据；根据预设的采样方法，从所述第一序列数据中获取序列模式，所述序列模式为所述第一序列数据中满足预设条件的数据元素的组合；利用序列模式图对所述序列模式进行匹配，获取匹配的结果；根据所述匹配的结果，对所述第一序列数据中即将出现的元素进行预测。
【IPC分类】G06F19/00
【公开号】CN105095613
【申请号】CN201410152686
【发明人】梁辰, 范伟
【申请人】华为技术有限公司
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2014年4月16日