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-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。 一、算法流程 频繁集的阈值是3,最小支持度为3。
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-...
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-Tree算法全称是FrequentPattern Tree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理,他解决了Apriori算法在过程中会产生大量的候选集的问题,而FP-Tree算法则是发现频繁模式而不产生候选集。但是频繁模式挖掘出来后,产生关联规则的步骤还是和...
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。
本发明提供的基于FPGA的FP-Growth算法的改进方法及装置,克服了现有技术中存在的不足,显著的提升了FP-Growth算法的计算性能。 为了达到上述目的,本发明是通过以下技术方案实现的: 本发明提供一种基于FPGA的FP-Growth算法的改进方法,包括以下步骤: 扫描Spark集群中的数据库,获取频繁项集; ...