连续开拓是一种算法或方法，用于在一个给定的数据集中发现新的、有用的信息或模式。它广泛应用于数据挖掘、机器学习和统计分析等领域。在连续开拓中，我们试图从数据中找到频繁项集或序列，而不考虑与政治、seqing、db和暴力相关的内容。

以下是连续开拓的一般步骤：

1. 数据预处理：首先，我们需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声和异常值等。这可以通过去除不相关的或不符合要求的数据来避免政治、seqing、db和暴力相关内容的干扰。

2. 定义项集或序列：在连续开拓中，我们需要定义项集或序列的概念。项集是指在数据集中同时出现的一组项，而序列是指在时间上按顺序出现的一组项。这些项代表数据的特征或属性。

3. 频繁项集/序列的发现：接下来，我们使用合适的算法来发现频繁项集或序列。常用的算法包括Apriori算法和FP-growth算法。这些算法可以帮助我们找到在数据集中经常出现的项集或序列，而不考虑与政治、seqing、db和暴力相关的内容。

4. 设置支持度阈值：在发现频繁项集或序列时，我们需要设置一个支持度阈值。支持度是指某个项集或序列在数据集中出现的频率。通过设定支持度阈值，我们可以筛选出出现频率较高的项集或序列。

5. 结果解释和应用：最后，我们需要对发现的频繁项集或序列进行解释和应用。这可能涉及到对数据的进一步分析、建模或决策制定。在结果解释和应用过程中，我们应该排除与政治、seqing、db和暴力相关的内容。

需要注意的是，连续开拓的具体实现可能因应用领域和具体需求而有所不同。在实际应用中，我们应该根据具体情况调整算法和参数，以满足对政治、seqing、db和暴力等内容的限制。