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（...
频繁模式增长算法(FP-growth,Frequent-Pattern Growth) 本算法常应用于提取频繁项集,与Apriori算法的“产生-测试”范型不同。 一、FP树表示 FP树是一种输入数据的压缩表示。它逐条读入事务,并将事务映射到FP树中的一条路径上。由于不同事务可能存在若干相同的项,因此它们的路径可能部分重叠。越多的路径相互重叠,使...
Moreover, an association rule mining model based on the frequent-pattern (FP) growth algorithm was developed by modeling the indicators as items and the PT-commuter TS as transactions. Thus, seven meaningful rules for revealing the internal relationships between individual travel characteristics and ...
Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法) FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对。为了达 到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树)。下面就详细谈谈如何构造这个树,举...
频繁模式增长Frequent-Pattern Growth(FP-Growth) 由于Apriori算法的两大缺陷: 大量候选集问题 多次访问数据库 FP-Growth特点: 将代表频繁项集的数据库压缩成一棵频繁模式树 无候选集 只需两次访问数据库 从DB构建一个FP树 1. 扫描DB,导出频繁项集(1-项集) ...
Frequent Pattern (FP Growth算法) FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对。为了达 到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树)。下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最...
频繁模式增长算法fp-growth的优化研究-optimization of fp - growth algorithm for frequent pattern growth.docx,摘要长期以来,挖掘频繁模式主要采用 Apriori 算法及其改进形式,这类算法需要产 生大量候选项集,并反复扫描数据库,降低了挖掘的效率。FP-growth 算法是一
接下来,reducer针对nowGroup里的每一个item定义了一个size为K的堆HP,用来存储包含该item的frequent pattern,这个frequent pattern就是用经典的FP Growth算法挖掘出来的。(还记得堆这个数据结构吧,完全二叉树,任何一个节点都大于或小于它的子节点。这里堆存的数据是包含了指定item的按频率排的top K个frequent pattern)...
Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法) FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对。为了达 到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树)。下面就详细谈谈如何构造这个树,举...
前面的博客分析了关联分析中非常重要的一个算法-FP Growth.该算法根据数据库在内存中构造一个精巧的数据结构-FP Tree,通过对FP Tree不断的递归挖掘就可以得到所有的完备Frequent Patterns.但是在目前海量数据的现状下,FP Tree已经大到无法驻留在计算机的内存中。因此,并行化是唯一的选择。这篇博客主要讲一下如何在Map...