序列模式关联规则：使用arulesSequences包中的cspade函数
数据抽象
序列(sequence):表示一个完整的信息流.
数据项(item):序列中最小组成单位的集合
事件(event)：通常使用时间戳来表示，用于标识同一个序列内不同数据项之间的前后顺序关系。
在网站分析中，可以使用序列模式的关联分析来研究用户的点击行为流，并衡量页面的体验以及易用性效果。
(该实例来自 李明 《R语言与网站分析》中例子)
读取数据
# (1)使用read.fwf函数读入文件
tmpp
train_list
# (2) 解析有用的数据信息
# 得到字符型向量train_list后，使用字符串处理函数解析出有用信息，并最终存储于数据框data中。代码如下：
tmp_page
tmp_sequenceid
tmp_eventid
m
sequenceid
train_length
for(i in 302:train_length){
tmp
if(tmp[1]=="C") {
sequenceid
eventid
} else if(tmp[1]=="V") {
m
eventid
tmp_sequenceid[m]
tmp_eventid[m]
tmp_page[m]
}
}
tmp_page
data# (3) 帅选浏览轨迹中包含目标页面1034的数据
# 因为本实例要寻找哪些页面会引导用户进入关键页面1034，以及其贡献度和能力。所有这里先要筛选出轨迹中与目标页面1034相关的数据# data.user.代码如下：
user.page=1034
user.sequenceid
i
for(seq.i in user.sequenceid){
data.user
i
}
data.user使用cspade函数进行序列模式关联分析
# (1) 数据准备
# 首先加载arulesSequences算法包，并把存有目标页面1034浏览轨迹信息(包括序列id和事件id以及数据项信息)的数据框data.user转化# 为cspade函数可用的数据对象data.tran。代码如下：
library(arulesSequences)
tmp_data
data.tran
transactionInfo(data.tran)$sequenceID
transactionInfo(data.tran)$eventID
# 利用transactionInfo函数查看前六数据
head(transactionInfo(data.tran))
## transactionID sequenceID eventID
## 1 1 20 1
## 2 2 20 2
## 3 3 20 3
## 4 4 20 4
## 5 5 21 1
## 6 6 21 2
# (2) 使用cspade函数进行分析
# 找出用户进行1034页面前浏览过的页面i，以及序列的支持度。代码如下：
result
##
## parameter specification:
## support : 0
## maxsize : 10
## maxlen : 2
##
## algorithmic control:
## bfstype : FALSE
## verbose : TRUE
## summary : FALSE
## tidLists : FALSE
##
## preprocessing ... 1 partition(s), 0.78 MB [0.34s]
## mining transactions ... 0.17 MB [0.33s]
## reading sequences ... [0.81s]
##
## total elapsed time: 1.48s
result
page.2",sep="")
result.2
# (inspect(result.2)筛选重点页面并衡量其引导能力
(1) 重点页面
1)计算各页面支持度的百分比，并把比例累计达到70%的页面作为引导用户进入1034页面的重点页面。
result.data.frame
2)计算支持度support的百分比。代码如下：
persent
3)使用累加函数cumsum()计算支持度support的累计百分比，并把百分比数据persent和sum.persent并入数据框result.data.frame中。代码如下
sum.persent
result.data.frame
4)使用subset函数筛选出累计百分比sum.persent小于70%(max.persent)的序列数据。代码如下：
max.persent=0.7
result.data.frame
# 最终数据框格式如下：
head(result.data.frame)
## sequence support persent sum.persent
## 6458 0.55473 0.24290 0.2429
## 6467 0.16082 0.07042 0.3133
## 6459 0.10903 0.04774 0.3611
## 6454 0.09592 0.04200 0.4031
## 6476 0.09539 0.04177 0.4448
## 6451 0.08249 0.03612 0.4809
tail(result.data.frame)
## sequence support persent sum.persent
## 6486 0.03432 0.01503 0.6347
## 6481 0.03378 0.01479 0.6495
## 6488 0.03293 0.01442 0.6639
## 6485 0.02792 0.01223 0.6761
## 6516 0.02750 0.01204 0.6882
## 6479 0.02568 0.01125 0.6994(2) 解析重点页面编号
列数据result.data.frame$sequence是形式的序列信息，下面解析出其中的页面编号i，并存放于page向量
page
for(i.seq in result.data.frame$sequence){
real_seq1
real_seq2
page[i]
i
}(3) 重点页面的引导能力
conf(i=>1034)=页面i引导用户进入关键页面1034的次数/页面i的浏览次数来衡量页面i引导用户进入页面1034的能力，由于其含义类似于信任度，因此这里记为conf。
得到重点页面编号page后，可以通过原始数据data来计算页面i的浏览次数。代码如下：
i
for(i.page in page){
uv[i]
i
}
页面i引导用户进入关键页面1034的次数就是序列的支持度乘以其序列数result@info$nsequences,最后得到：
conf
把page和conf也并入数据框result.data.frame中。代码如下：
result.data.frame绘制结果图表
首先使用柱状图barplot函数绘制序列支持度的百分比result.data.frame$persent，然后使用红色曲线(lines函数)绘制衡量重要页面i引导用户能力的conf，接着使用text函数在曲线上绘制conf的数值，最后使用axis函数把重要页面的编号信息填x轴处。代码如下：
barplot(as.matrix(result.data.frame$persent,nrow=1),ylim=c(0,1),beside=TRUE,xlab="页面名称",
main="引导用户进入关键页面1034的重点页面分析")
lines(0.5+c(1:nrow(result.data.frame)),result.data.frame$conf,type="b",col="red")
text(0.5+c(1:nrow(result.data.frame)),result.data.frame$conf,
labels=paste(round(result.data.frame$conf*100,2),"%",sep=""))
axis(1,at=0.5+c(1:nrow(result.data.frame)),labels=result.data.frame$page,tick=FALSE)结论：页面1008是为页面1034的访问贡献最大的页面，其次是1007、1009等。而在引导能力上，页面1004和1018较低，鉴于页面1004为关键页面1034的访问贡献较大(非排名第4)，但引导能力较低，因此要重点优化该页面。
