频繁模式增长（Frequent Pattern Growth，FP-Growth）算法，全称为Frequent Pattern Growth（频繁模式增长）算法，是一种用于数据挖掘中的频繁项集发现的有效方法。FP-Growth算法由Jian Pei，Jiawei Han和Runying Mao在2000年首次提出。它主要应用于事务数据分析、关联规则挖掘等数据挖掘领域。一、基本概念 1. 频繁项集（...
FP的全称是Frequent Pattern，在算法中使用了一种称为频繁模式树（Frequent Pattern Tree）的数据结构。背景介绍 Apriori算法在产生频繁模式完全集前需要对数据库进行多次扫描，同时产生大量的候选频繁集，这就使Apriori算法时间和空间复杂度较大。但是Apriori算法中有一个很重要的性质：频繁项集的所有非空子集都必须...
FP-Growth 算法全称为 Frequent Pattern Growth，即频繁模式增长算法。它的核心思想是将数据集压缩成一棵频繁模式树（FP-tree），然后通过对这棵树进行挖掘来发现频繁模式。频繁模式是指在数据集中出现频率较高的模式。例如，在购物篮分析中，频繁模式可以是一组经常一起被购买的商品。支持度是衡量频繁模式的一个重要...
FP的全称是Frequent Pattern,在算法中使用了一种称为频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构。FP-tree是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前缀树构成。所谓前缀树,是一种存储候选项集的数据结构,树的分支用项名标识,树的节点存储后缀项,路径表示项集。
FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。定义 (1)频繁模式树(Frequent Pattern tree)简称为FP-tree，是满足下列条件的一个树结构：它由一个根节点(值为null)、项前缀子树(作为子女)和一个频繁项头表组成。(2)项前缀子树中的每个结点包括三个域：...
FP-growth算法是一种用于挖掘频繁模式的高效数据挖掘技术。其基本思想是通过迭代地构建和投影FP-tree来发现频繁项集。FP-tree，全称为频繁模式树，是算法的核心数据结构。首先，对于每个被识别为频繁的项，会构建一个条件投影数据库，这是为了筛选出与该项相关的数据。然后，基于这些数据，一个新的FP-...
FPGrowth(newCPB,newPostModel) 算法的核心是FPGrowth函数,这是一个递归函数。CPB的全称是Conditional Pattern Base(条件模式基),我们可以把CPB理解为算法在不同阶段的事务集合。PostModel称为后缀模式,它是一个List。后文会详细讲CPB和PostModel是如何生成的,初始时令PostModel为空,令CPB就是原始的事务集合。
FP-Tree 算法致力于解决 Apriori 算法中频繁产生候选集的问题，通过构建频繁模式树而非候选集，大幅提升效率。这使得在频繁模式挖掘的步骤上，与 Apriori 算法保持一致，但在数据预处理阶段展现出优越性能。在挖掘频繁项集的算法中，FP-Tree 算法与 Apriori 算法并行，而 FP-growth 算法则与 Apriori ...
软件名称基于FP-growth算法的学生学习行为系统 软件简称-版本号V1.0 登记号2024SR0618198分类号- 著作权人安徽三联学院首次发表日期- 登记日期2024-05-09 该公司其他软件著作权 序号登记日期软件全称软件简称登记号版本号 12025-04-03基于SSM框架的简易快递信息管理系统-2025SR0565457V1.0 ...