シーケンス・ノードは、bread -> cheese の形式で、シーケンシャルな、または時間経過が伴うデータ中のパターンを検出します。 シーケンスの要素はアイテム・セットと呼ばれます。

これは、1 つのトランザクションを構成します。例えばある人が店でパンと牛乳を購入し、数日後に同じ店でチーズを購入した場合、この人の購買活動は 2 つのアイテム・セットで表すことができます。 パンと牛乳を含んだセットと、チーズを含んだセットです。 予測可能な順序で起こる傾向にある項目セットのリストを、シーケンスと呼びます。 シーケンス・ノードでは、頻繁に生じるシーケンスが検出され、予測を行うための生成されたモデル・ノードが作成されます。

要件。 シーケンス・ルール・セットを作成するには、ID フィールドを指定する必要があります。必要に応じて、時間フィールドと 1 つ以上の内容フィールドを指定することができます。 これらの設定は、モデル作成ノードの「フィールド」タブで行わないと、上流のデータ型ノードから読むことができないことに注意してください。 ID フィールドの役割や測定の尺度はどれでもかまいません。 時間フィールドを指定する場合、役割はどれでもかまいませんが、ストレージは数値、日付、時間、またはタイムスタンプでなければなりません。 時間フィールドを指定しなかった場合、シーケンス・ノードでは暗示的にタイム・スタンプが使用されます。実際には、行番号が時間値となります。 内容フィールドには測定の尺度でも役割でもかまいませんが、すべての内容フィールドは同じ種類でなければなりません。 数値の場合は、整数の範囲でなければなりません (実数ではない)。

利点 シーケンス・ノードは、 CARMA アソシエーション・ルール・アルゴリズムに基づいています。このアルゴリズムは、シーケンスを検索するための効率的な 2 パス方式を使用します。 さらに、シーケンス・ノードで作成される生成されたモデル・ノードは、データ・ストリームに挿入して予測を行うことができます。 生成されたモデル・ノードでは、特定シーケンスの検出とカウント、および特定シーケンスをもとにした予測を行うためのスーパーノードも作成できます。