模式挖掘算法是一种数据挖掘技术，用于识别数据集中的模式和关系。这些算法可用于多种目的，例如寻找不同变量之间的关系等。模式挖掘算法通常通过分析大型数据集并寻找重复模式或变量之间的关联来工作。一旦确定了这些模式，就可以使用它们来预测未来趋势或结果，或者了解数据中的潜在关系。
常见的模式挖掘算法
Apriori算法：一种用于在事务数据库中查找频繁项集的算法，它高效且广泛用于关联规则挖掘任务。
递归神经网络(RNN)：一种神经网络，旨在处理顺序数据，因为它们能够捕获数据中的时间依赖性。
长短期记忆(LSTM)：一种循环神经网络，旨在更长时间地记住信息。长短期记忆网络(LSTM)能够捕获数据中的长期依赖关系，通常用于语言翻译和语言生成等任务。
使用等价类的序列模式发现(SPADE)：一种通过将在某种意义上等价的项目组合在一起来查找顺序数据中频繁模式的方法。这种方法能够处理大型数据集并且相对高效，但不适用于稀疏数据。
PrefixSpan算法：一种通过构建前缀树和修剪不频繁项目来查找顺序数据中频繁模式的算法。PrefixScan能够处理大型数据集并且相对高效，但不适用于稀疏数据。
