R 加速子序列的识别

我使用的数据集在每个序列中有数百个事件。我正在尝试使用

TraMineR

识别子序列和序列关联规则。例如，下面是我要编写的代码：

# Frequent subsequences:
fsubseq <- seqefsub(weaver, minSupport = 0.05, maxK = 4)
fsubseq <- seqentrans(fsubseq)
fsb <- fsubseq[fsubseq$data$nevent > 1]
plot(fsb[1:20], col = "cyan")

# Sequential association rules:
rules <- TraMineR:::seqerules(fsubseq)
rules[order(rules$Lift, decreasing = TRUE)[1:25], 1:4]

#频繁子序列：
fsubseq计算时间与以下因素密切相关：


每个序列的事件数。该算法是为每个序列中的少量事件而设计的(