Abstract
在最近幾年裡，符號式序列資料量不斷地在成長，因此，提出一個快速且有效的方法來分析這些大量的符號序列已經成為最重要的議題之一了。在序列資料庫裡的相似度搜尋就是序列資料分析裡的一個重要的題目，而相似度搜尋可以分成兩個主要的議題：序列表示法與序列間的相似度量測。在這篇論文裡，我們提出一個以結構資訊為基礎之新序列表示法。在這裡方法中，我們採用以樣式為基礎的方式來表示一筆序列資料，也就是序列中的一些子序列當作其樣式。這個序列表示法可以分成三個步驟：在第一個步驟裡，我們在序列上滑行一個固定長度的視窗來將它轉換成一群片段，其中每個片段都是由滑行視窗所覆蓋的連續子序列。在第二個步驟裡，我們提出兩種由這些片段所推導出來的樣式，第一種樣式稱為頻繁樣式，它是使用和循序式樣形相同的方式，來對一個序列的所有片段進行樣式探勘所得到的。第二種樣式稱為關聯樣式，它是由高度相關的符號所構成的。在第三個步驟裡，根據這兩種樣式我們提出兩種序列表示法：特性矩陣與特性字串，其中特性矩陣是保存所有的頻繁規則或關聯規則，而特性字串則是選擇一部分的頻繁樣式或關聯樣式所形成的有序串列。 對這兩種以樣式為基礎的表示法，我們設計出它們的相似度量測法來進行音樂內涵式擷取。而在實驗結果裡證實，以關聯樣式為基礎的特性矩陣對馬可夫模型方式可以得到百分之五十六的提升，而以頻繁樣式為基礎的特性矩陣則是可得到百分之二十三的提升。