我尝试使用TraMineR，但我愿意接受反馈/参考/链接，了解如何表示多渠道或分层事件序列以及处理它的算法。
我有一个复杂的事件结构，我试图弄清楚如何表示为一个序列。有不同类型的事件。每种事件类型可以具有不同的字段集（以及不同数量的字段）。例如，age可能是一种事件类型中的字段，而height可能是另一种事件类型中的字段。我的第一直觉（我相信一种常见的方法）就是“压扁”一切，例如：事件的每个可能的值组合构成唯一的事件类型。但是，这可能会错过通用事件类型中的模式。
例如，让我们说我是一只狗饲养员，喝了很多咖啡，我想知道我的咖啡/狗的购买习惯是否有模式（是的，愚蠢的例子）。我可能会有以下活动：
- Bought dog
- Breed: hound
- Sex: female
- Bought coffee
- Store: Starbucks
- Roast: dark
- Bought dog
- Breed: hound
- Sex: female
- Bought coffee
- Store: Starbucks
- Roast: light
- Bought dog
- Breed: Doberman pincher
- Sex: male
为了平整数据，我可以说商店和烤肉的每个独特组合都是独特的咖啡购买活动。此外，品种和性别的每一个独特组合是一个独特的狗买事件。这种方法将上面的例子变成5种不同的事件类型（而不是带有字段的2种事件类型）。这种表现形式可以检测到以下模式：如果我从星巴克喝2种黑咖啡，那么我更有可能是男性的杜宾咖啡。
但是，这种表示可能会错过更多不依赖于事件中字段值的一般模式。例如，一般情况下，我可能只是在买了两只咖啡后才买狗。
我希望能够在两个＆＃34;水平上检测到模式＆＃34;我不确定如何代表这样做的事件。当然，一种方法是使用两种表示，然后将两者的结果结合起来。
所以，问题是： 1.与论文有关的任何链接/引用？ 这是一个常见的问题吗？ 3.有关如何代表这些事件的任何建议？ 4.有关如何在TraMineR中使用它们的任何建议 5.对处理此类事情的算法的任何建议/链接/参考？ 6.有什么想法吗？
感谢!!!
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这实际上与此处提出的问题类似（虽然他们不知道引用“多渠道”且标题含糊不清）：Multiple events in traminer
TraMineR支持处理具有以下功能的多通道序列： seqdistmc
我认为，一般的做法是完全按照我所说的“扁平化”解决方案。在这种情况下，您将每个通道的值组合为一个事件类型。例如在我的示例中，dog.hound.female将是一个具有一个通道/字段的事件，以替换我的示例中具有3个单独字段/通道的第一个事件。然后，您可以使用典型函数来查找距离，子序列等。您可以选择设置替换成本和查找距离，因此它有一些额外的选项可用于执行此多通道方法。如果您的通道长度不同或有间隙，它还会处理缺失值。
这也与使用原生R函数interaction在上面链接的主题的答案中建议的类似。