关联规则挖掘算法FP-growth算法

### FP-Growth算法简介

FP-Growth（Frequent Pattern Growth）是一种用于频繁项集挖掘的有效算法，该方法通过构建一棵压缩版的事务数据库——即FP树来减少计算复杂度。相比Apriori等传统算法，FP-Growth不需要多次扫描整个数据集即可完成模式发现过程[^1]。

### 构建FP树的过程

为了提高效率并降低内存占用，在创建FP树之前会先统计所有项目的频率，并去除那些不满足最小支持度阈值的项目。对于剩余符合条件的数据条目，则按照其频次降序排列后依次插入到FP树结构当中形成路径节点连接关系。此操作可以极大程度上缩减后续处理所需的空间开销以及时间成本。

library(arules)

# 加载样本交易记录作为输入源
data(Groceries)

# 设置参数minSupport控制最低出现次数占比
rules <- apriori(Groceries, parameter = list(support=0.001))

# 将结果转换成适合fpGrowth使用的格式
trans <- as(rules@quality,"transactions")

# 应用fpgrowth函数执行实际运算
res <- fpgrowth(trans, control=list(verbose=F))

这段代码展示了如何利用`arules`包内的功能快速搭建起基于R语言环境下的FP增长模型实例化流程。这里选取了一个名为Groceries的小型超市购物篮分析案例来进行说明；其中设置了较低的支持率门槛以便于观察更多潜在规律的存在形式[^4]。

### 提取关联规则的方法

一旦完成了FP树建立阶段的工作之后，就可以着手准备从这棵紧凑表示法所代表的信息集合里抽取有价值的商业见解了。具体做法是从根部出发沿着每一条分支向下遍历直至叶结点位置为止，期间收集沿途遇到的所有非零计数值大于等于设定标准的对象组合成为候选解空间的一部分成员。最终经过筛选过滤得到的就是具有较高置信水平的一系列强关联表达式列表。