Sıra modeller kümeleme için içerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği)

Modeli kümeleme bir sıra yapısını anlama

Bir tek üst düğümün modeli kümeleme bir sıra vardır (node_type = 1) modeli ve meta veriler temsil eder.Etiketli üst düğüm (tümü), ilgili sıra düğümü vardır (node_type = 13), eğitim verileri algılanan tüm geçişleri listeler.

Algoritma de kümeler verileri ve müşteri demografisi gibi modeli vb. oluştururken dahil diğer giriş öznitelikler bulundu geçişleri dayanarak, bir dizi oluşturur.Her küme (node_type = 5) kendi sıra düğümü içerir (node_type = 13) yalnızca o belirli bir küme oluşturmak için kullanılan geçişler listeler.Sıra düğümden inebilir kapalı bağımsız durum geçişlerini ayrıntılarını görüntülemek için (node_type = 14).

Sırası ve örneklerle, durumu geçişleri hakkında bir açıklama için bkz: Microsoft sırası kümeleme algoritması.

Modeli kümeleme bir sıra için içerik modeli

Bu bölüm kümeleme sırası için belirli yakınlık derecesine sahip sütunlar araştırma modeli içerik hakkında ek bilgi sağlar.

• MODEL_CATALOG
  Model depolandığı veritabanının adı.

• MODEL_ADI
  Modelinin adı.

• ÖZNİTELİK_ADÝ
  Her zaman boş.

• NODE_NAME
  Düğümün adı.Şu anda aynı değere NODE_UNIQUE_NAME.

• NODE_UNIQUE_NAME
  Düğümü benzersiz adı.

• NODE_TYPE
  Modeli kümeleme bir sıra aşağıdaki düğüm türleri çıktısını verir:

  Düğüm türü No	Açıklama
  1 (Model)	Kök düğüm modeli için
  5 (Küme)	Kümedeki geçişleri sayısı, nitelikleri ve değerleri kümedeki açıklayan istatistikleri listesini içerir.
  13 (Sıra)	Kümeye dahil geçişleri listesini içerir.
  14 (Geçiş)	Başlangıç durumu ilk satırı içerir ve art arda durumları, destek ve olasılık istatistikleri ile birlikte diğer tüm satırları içeren bir tablo olarak olayların sırasını açıklar.

• NODE_GUID
  Boş.

• NODE_CAPTION
  Bir etiket ya da görüntüleme amaçları için düğüm ile ilişkilendirilmiş bir başlık.

  Modeli kullanırken, küme resim yazılarını yeniden adlandırabilirsiniz; model kapatırsanız, ancak, yeni adı kalıcı olmaz.

• CHILDREN_CARDINALITY
  Düğüm olan çocuklar sayısı tahmini.

  Modeli kökönem değer kümeleri için artı bir tane sayısı eşittir.Daha fazla bilgi için bkz: önem.

  Küme düğümleriönem ise her zaman 1, her küme sıraları kümedeki listesini içeren bir tek alt düğümün sahip olduğu.

  Sıra düğümlerönem bu kümeye dahil geçişleri sayısını gösterir.Örneğin, sıra düğüm modeli kök için kardinalite, kaç geçişleri tüm modelinde bulunan söyler.

• PARENT_UNIQUE_NAME
  Düğümün üst benzersiz adı.

  Kök tüm düğümler için null döner düzey.

• NODE_DESCRIPTION
  Düğüm resim yazısı ile aynıdır.

• NODE_RULE
  Her zaman boş.

• MARGINAL_RULE
  Her zaman boş.

• NODE_PROBABILITY
  Modeli kökher zaman 0.

  Küme düğümleriküme modelinde ayarlanan olasılığı.Kümeleme sırası içinde kullanılan kümeleme yöntem birden çok kümeye kısmi üyelik verdiği için ayarlanan değerler 1, toplamak.

  Sıra düğümlerher zaman 0.

  Geçiş düğümüher zaman 0.

• MARGINAL_PROBABILITY
  Modeli kökher zaman 0.

  Küme düğümleriNODE_PROBABILITY değeri ile aynı.

  Sıra düğümlerher zaman 0.

  Geçiş düğümüher zaman 0.

• NODE_DISTRIBUTION
  Olasılıklar ve diğer bilgileri içeren bir tablo.Daha fazla bilgi için bkz: NODE_DISTRIBUTION tablo.

• NODE_SUPPORT
  Bu düğüm destek geçişleri sayısı.30 Örnekleri ise "Ürün a b ürünü ve ardından" Bu nedenle, sıra Eğitim verileri, toplam 30 desteğidir.

  Modeli kökgeçişleri modelinde toplam sayısı.

  Küme düğümleriham durumlarda bu kümeye katkıda bulunan eğitim durumlarda sayısı yani küme desteği.

  Sıra düğümlerher zaman 0.

  Geçiş düğümütaleplerinin, belirli bir geçiş gösteren küme içindeki yüzdesi.Pozitif bir değer olabilir veya 0 olabilir.Küme düğümü için raw desteği alma ve küme olasılığını tarafından çarpmadan tarafından hesaplanır.

  Bu değeri, geçiş kaç eğitim durumlarda katkıda söyleyebilirsiniz.

• MSOLAP_MODEL_COLUMN
  Uygulanamaz.

• MSOLAP_NODE_SCORE
  Uygulanamaz.

• MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
  NODE_DESCRIPTION ile aynı.

Anlama Sequences, durumları ve geçişler

Modeli kümeleme bir sıra, çok farklı türde bilgiler iki tür nesneleri bir araya getiren benzersiz bir yapıya sahiptir: ilk kümeleri ve ikinci durumdaki geçişleri.

Microsoft Kümeleme algoritması tarafından oluşturulan kümelerle kümeleme sırası tarafından oluşturulan kümelerle gibidir.Her küme profil ve özelliklere sahiptir.Ancak, sıra kümeleme her küme ayrıca o küme serilerini listeler bir tek alt düğümü içerir.Her sıra düğümün olasılık değerleriyle birlikte ayrıntılı durum geçişlerini açıklayan birden çok alt düğümler içerir.

Hemen hemen her zaman herhangi bir tek bulabilirsiniz çok daha fazla sıralarında modeli olan durum, sıraları birbirine zincirleme lisanslı olduğundan.Microsoft Analysis Services işaretçiler bir durumundan diğer saklayarak her geçiş olacağını sayısını sayabilirsiniz.Ayrıca, sıra hakkında bilgileri kaç kez bulmak ve karşılaştırıldığında tüm oluşma, olasılık ölçmek küme gözlenen Devletleri.

Aşağıdaki tablo bilgiler modelinde nasıl depolanır ve düğümleri nasıl ilişkili özetler.

NODE_DISTRIBUTION tablo

Önem düzeyi

İzlenecek yol yapısı

Örnek bilgileri nasıl depolandığını ve nasıl yorumlayabilir açıklığa yardımcı olabilir.Örneğin, aşağıdaki sorguyu kullanarak en uzun gözlenen zincirindeki temel AdventureWorksDW2008R2 verileri, yani en büyük siparişi bulabilirsiniz:

USE AdventureWorksDW2008R2
SELECT DISTINCT OrderNumber, Count(*)
FROM vAssocSeqLineItems
GROUP BY OrderNumber
ORDER BY Count(*) DESC

Bu sonuçlar, 'so72656', 'so58845' ve 'so70714' emri numaralarını olduðunu en büyük sıralarıyla, her sekiz öğeleri içerir.Kimlikleri kullanarak, hangi sırayla ve hangi öğelerin satın alınan görmek için belirli bir siparişin ayrıntılarını görüntüleyebilirsiniz.

Ancak, bazı müşteriler satın Mountain-500 farklı ürün satın.Mountain-500 modelinde sıralarının listesini görüntüleyerek izleyen tüm ürünleri görebilirsiniz.Aşağıdaki yordamları sağlanan iki görüntüleyicileri kullanarak bu sıraları görüntüleme ile Yürüyüş Analysis Services:

İlgili sıraları sıra kümeleme görüntüleyiciyi kullanarak görüntülemek için

İlgili sıraları genel modeli içerik Görüntüleyicisi'ni kullanarak görüntülemek için

Aşağıdaki tablo NODE_DISTRIBUTION sonuçlarnı gösteren tablo, grafik görüntüleyicide görüntülenen yuvarlatılmış olasılık değerleri ile birlikte.

Başta biz eğitim verileri durum yer alan ürün 'Mountain-500' de arkasından dağ resimlerden sıkılırsanız ', çok sayıda olası sıraları olduğunu görebilirsiniz.Ayrıntılı bilgi için belirli bir küme bulmak için Delme işlemi yineleyin kapalı sıraları kümedeki her durum veya ürün gerçek geçişler listesinden.

Geçiş satır belirli bir küme içinde listelenen serisinden atlayabilirsiniz.Bu geçiş satırdan hangi ürünün sonraki belirlemek ve bu ürün serileri listesinde geri atlamak.Birinci ve ikinci her durum için bu işlemi yineleyerek durumlarının uzun zincirler ile çalışabilirsiniz.

Sıra bilgilerini kullanarak

Kullanıcı izlemek için sıra kümeleme için ortak bir senaryoda ise bir Web sitesi.Örneğin, verileri kayıtlardan, Adventure Works e-ticaret müşteri satın Web sitesi, elde edilen sıra kümeleme modeli gerçekleştirip kullanıcı davranışı, e-ticaret sitesi gezinti sorunları çözmek ya da satış yükseltmek için yeniden tasarlamanız için kullanılabilir.

Örneğin, kullanıcılar her zaman belirli bir nüfus ne olursa olsun ürünler zinciri izleyerek analiz gösterebilir.Ayrıca, kullanıcılar sık sık siteyi belirli bir ürünle ilgili tıklattıktan sonra çıkış bulabilirsiniz.Bulma köklü biçimde verdiğiniz kullanıcılar açık kalmasını induce kullanıcılara hangi ek yollar isteyebilir Web sitesi.

Kullanıcılarınızın sınıflandırma içinde kullanmak için ek bilgi yoksa, sonra basitçe sıra bilgileri genel davranış daha iyi anlamak için gezinme hakkında veri toplamak için kullanabilirsiniz.Ancak, müşterilerle ilgili bilgileri toplamak ve bu bilgileri Müşteri veritabanınıza uyan, Kümeleme ile güç birleştirebilirsiniz tahmin kullanıcı için özel olarak tasarlanmış veya belki de geçerli sayfa gezinti yolunu temel öneriler sağlamak için serileri üzerinde.

Başka bir modeli kümeleme bir sıra tarafından derlenmiş kapsamlı durumu ve geçiş bilgileri hangi olası yolları asla kullanýldýðýný belirlemek için kullanılır.Örneğin, sayfa 1-4, giderek birçok ziyaretçi vardır, ancak ziyaretçilerin sayfa 5 hiçbir zaman devam, 5 sayfaya gezinti engelleyen sorunları olup olmadığını araştırmak.Bu modeli içeriği sorgulama ve olası yolları listesini karşı karşılaştırma yapabilirsiniz.Tüm gezinti yollarını söylemek grafikler bir Web sitesi program aracılığıyla veya çeşitli site analiz araçları kullanılarak oluşturulabilir.

Gözlemlenen yol listesi modeli içeriği sorgulayarak edinme ve modeli kümeleme bir sıra diğer sorgu örnekleri görmek için öğrenmek için bkz: Modeli kümeleme bir sıra sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği).

Ayrıca bkz.

Kavramlar