FP-Tree -关联规则挖掘算法

摘  要  本文介绍了关联规则的基本概念和分类方法,列举了一些关联规则挖掘算法并简要分析了典型算法,展望了关联规则挖掘的未来研究方向. 关键词  数据挖掘,关联规则,频集,Apriori算法,FP-树 1 引言 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系.它在数据挖掘中是一个重要的课题,最近几年已被业界所广泛研究. 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析.关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,找出顾客购买行为模式,如购买了某一商品对购买其他商品的影响.分析结果可

(参考文献来自An Efficient Approach for Maintaining Association Rules  based on Adjusting FP-tree Structure Jia-Ling Koh and Shui-Feng Shieh  Department of Information and Computer Education 其中有大量的删减,如果想直奔主题,看干货,可直接从3.调整FP_tree的策略 开始看起@OUYM) 1.Introduction

上篇博客讲述了Apriori算法的思想和java实现,http://blog.csdn.net/u010498696/article/details/45641719 Apriori算法是经典的关联规则算法,但是如上篇博客所述,它也有两个致命的性能瓶颈,一个是频繁集自连接产生候选集这一步骤中可能产生大量的候选集:另一个是从候选集得到频繁项集需要重复扫描数据库. 2000年,Han等提出了一个称为FP-tree的算法,有效解决了以上两个问题,它只需要扫描数据库2次,并不使用候选集,通过构造一棵频繁

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Collections; namespace Apriori {     //事务     struct trans     {        

在Apriori算法原理总结中,我们对Apriori算法的原理做了总结.作为一个挖掘频繁项集的算法,Apriori算法需要多次扫描数据,I/O是很大的瓶颈.为了解决这个问题,FP Tree算法(也称FP Growth算法)采用了一些技巧,无论多少数据,只需要扫描两次数据集,因此提高了算法运行的效率.下面我们就对FP Tree算法做一个总结. 1. FP Tree数据结构 为了减少I/O次数,FP Tree算法引入了一些数据结构来临时存储数据.这个数据结构包括三部分,如下图所示: 第一部分是一个项

在FP Tree算法原理总结和PrefixSpan算法原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联算法的原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使用这两个算法.由于scikit-learn中没有关联算法的类库,而Spark MLlib有,本文的使用以Spark MLlib作为使用环境. 1. Spark MLlib关联算法概述 在Spark MLlib中,也只实现了两种关联算法,即我们的FP Tree和PrefixSpan,而像Apriori,GSP之类的关联算法是没有的.而

我的数据挖掘算法代码:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 Apriori算法是一个经典的数据挖掘算法,Apriori的单词的意思是"先验的",说明这个算法是具有先验性质的,就是说要通过上一次的结果推导出下一次的结果,这个如何体现将会在下面的分析中会慢慢的体现出来.Apriori算法的用处是挖掘频繁项集的,频繁项集粗俗的理解就是找出经常出现的组合,然后根据这些组合最终推出我们的关联规则. Apriori算法原理 Aprio

关联规则挖掘算法在生活中的应用处处可见,几乎在各个电子商务网站上都可以看到其应用 举个简单的例子 如当当网,在你浏览一本书的时候,可以在页面中看到一些套餐推荐,本书+有关系的书1+有关系的书2+...+其他物品=多少￥ 而这些套餐就很有可能符合你的胃口,原本只想买一本书的你可能会因为这个推荐而买了整个套餐 这与userCF和itemCF不同的是,前两种是推荐类似的,或者你可能喜欢的商品列表 而关联规则挖掘的是n个商品是不是经常一起被购买,如果是,那个n个商品之中,有一个商品正在被浏览(有被购买的

一.背景介绍 关联规则( Association rule)概念最初由Agrawal提出,是数据挖掘的一个重要研究领域, 其目的是发现数据集中有用的频繁模式. 静态关联规则挖掘,是在固定数据集和支持度下,发现数据集中的频繁项集,如 Apriori.FP-Growth.Ecalt等.现实问题中,多数时候,支持度和数据集是会发生变化的,Cheung提出了FUP (Fast UPdate)算法,主要针对数据集增大的情况,FUP算法是第一个增量关联规则挖掘算法. 二.相关定义 数据集DB = {T1,T