시퀀스 노드는 bread -> cheese 형식으로 순차 또는 시간 중심의 데이터에서 패턴을 검색합니다. 시퀀스의 요소는 단일 트랜잭션을 구성하는 항목 세트입니다.

예를 들어, 상점에 가서 빵과 우유를 구입하고 며칠 후 다시 상점에서 치즈를 구입한 경우 이 사람의 구매 활동은 두 개 항목 세트로 표시됩니다. 첫 번째 항목 세트는 빵과 우유를 포함하고 두 번째 항목 세트는 치즈를 포함합니다. 시퀀스는 예측 가능한 순서로 발생하는 경향이 있는 항목 세트의 목록입니다. 시퀀스 노드는 빈번한 시퀀스를 발견하고 예측을 수행하는 데 사용할 수 있는 생성된 모델 노드를 작성합니다.

요구사항. 시퀀스 규칙 세트를 작성하려면 ID 필드, 선택적 시간 필드, 하나 이상의 컨텐츠 필드를 지정해야 합니다. 이러한 설정은 모델링 노드의 필드 탭에서 수행해야 합니다. 업스트림 유형 노드에서는 읽을 수 없습니다. ID 필드에는 역할 또는 측정 수준이 있을 수 있습니다. 시간 필드를 지정하면 역할을 보유할 수 있지만, 저장 공간은 숫자, 날짜, 시간 또는 시간소인이어야 합니다. 시간 필드를 지정하지 않은 경우 시퀀스 노드는 시간 값으로 행 번호를 사용하여 함축된 시간소인을 사용합니다. 컨텐츠 필드는 임의의 측정 수준 및 역할을 보유할 수 있지만, 모든 컨텐츠 필드는 유형이 동일해야 합니다. 숫자인 경우 정수 범위(실수가 아님)여야 합니다.

강도. 시퀀스 노드는 시퀀스를 찾는 효율적인 2단계 방법을 사용하는 CARMA 연관 규칙 알고리즘에 기반합니다. 또한 시퀀스 노드에서 작성하여 생성된 모델 노드를 데이터 스트림에 삽입하여 예측을 작성할 수 있습니다. 생성된 모델 노드는 특정 시퀀스의 발견과 계산, 그리고 특정 시퀀스에 기반한 예측을 수행하기 위해 수퍼노드를 생성할 수 있습니다.