支持度:数据集中包含该项集的记录所占的比例 可信度或者置信度: 针对诸如:{尿布}->{葡萄酒}的关联规则来定义,这条规则的可信度被定义为: “支持度({尿布, 葡萄酒})/支持度({尿布})” 支持度和可信度是用来量化关联分析是否成功的方法 经典发现频繁项集算法:Apriori、FP-growth算法 FP-growth算法(Frequent ...
FPGrowth(newTransRecords, newPostPattern);//递归构建条件FP-tree} } 5. 讨论 在韩家炜教授提出FP-growth算法之前,关联分析普遍采用Apriori及其变形算法。但是,Apriori及其变形算法需要多次扫描数据库,并需要生成指数级的候选项集,性能并不理想。FP-growth算法提出利用了高效的数据结构FP-tree,不再需要多次扫描数据库...
FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁模式的有效方法。FP-growth算法利用Apriori原则,执行更快。Apriori算法产生候选项集,然后扫描数据集来检查它们是否频繁。由于只对数据集扫描两次,因此FP-growth算法执行更快。在FP-growth算法中,数据集存储在一个称为FP树的结构中。FP树构建完成后,可以通过查找元素项的条件基...
金融界2025年1月18日消息，国家知识产权局信息显示，北京安信天行科技有限公司申请一项名为“一种基于FP-Growth算法的日志关联分析方法、装置及存储介质”的专利，公开号CN 119312051 A，申请日期为2024年10月。专利摘要显示，本发明涉及一种基于FP‑Growth算法的日志关联分析方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取...
上篇文章我们了解了关联分析的基本概念和应用场景,以及挖掘数据集中关联规则的Apriori算法,通过具体代码实现了一个Apriori算法,在上一篇文章的最后提到Apriori算法的效率并不高,因此本文就深入一个优化了的关联规则算法FP-growth。 FP-growth算法是伊利罗伊香槟分校的韩嘉炜教授于2004年提出的,它是为了解决Apriori算法每次...
这是我们的数据库的示例(完整的文件有3,785行(每个供应商一个)): 关联规则挖掘是计算机科学中的一个巨大领域–在过去的二十年中,已经发表了数百篇论文。 我运行的FP-Growth算法的最小允许支持为40,最小允许置信度为0.1。该算法学习了12,364条规则。 **...
关联分析:FP-Growth算法 转载自关联分析:FP-Growth算法 关联分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系,分析顾客的购买习惯。比如,67%的顾客...
关联分析:从大规模数据集中寻找物品见的隐含关系被称作关联分析或者关联规则学习。 存在的问题: 寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务,所需要的计算代价很高,暴力搜索不能解决这个问题。 Apriori算法 优点:易于编码实习 缺点:在大数据集上可能较慢 适用数据类型:数值型或者标称型数据 ...
关联分析(一)--FP-Growth算法 转自:https://www.cnblogs.com/datahunter/p/3903413.html 关联分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系,...
FP-growth 算法思想 FP-growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,它采取如下分治策略: 将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树 (FP-Tree)但仍保留项集关联信息。 FP-growth算法是对Apriori方法的改进。生成一个频繁模式而不需要生成候选模式FP-growth算法以树的形式表示数据库,称为频繁模式树或FP-...