Counting Supports of Candidates Using Hash Tree中文解释，举例说明

“Counting Supports of Candidates Using Hash Tree”是一种利用哈希树来计算候选项集支持度的方法。以下是一个简单的例子，说明如何使用哈希树来计算候选项集的支持度。

假设我们有一个包含以下事务的数据集：

t1: {1, 2, 3, 4}
t2: {1, 2, 4, 5}
t3: {2, 4, 5}
t4: {1, 2, 3, 4, 5}

我们要计算每个2项集的支持度。首先，我们需要生成所有的2项集：

{1, 2}
{1, 3}
{1, 4}
{1, 5}
{2, 3}
{2, 4}
{2, 5}
{3, 4}
{3, 5}
{4, 5}

接下来，我们可以使用哈希树来计算每个2项集的支持度。首先，对于每个项集，我们将其插入到哈希树中。具体地，从根节点开始，对于每个项集中的元素，根据哈希函数计算其子节点的位置，并将项集插入到相应的节点中。例如，对于项集{1, 2}，我们需要依次插入到根节点、子节点1和子节点2中。最终，我们得到以下哈希树：

       {}
     / | | \
    1  2 3  4
   /|  |   | \
  2 3  4   5  5
 /   |    |   |
3    4    5   4

在计算支持度时，我们只需要遍历哈希树的叶子节点，找到包含在每个事务中的项集，并增加其计数器的值。例如，当处理事务t1时，我们需要遍历项集{1, 2}、{1, 3}、{1, 4}和{2, 3}，并增加其计数器的值。最终，我们得到每个2项集的支持度：

{1, 2}: 3
{1, 3}: 1
{1, 4}: 2
{1, 5}: 1
{2, 3}: 2
{2, 4}: 3
{2, 5}: 2
{3, 4}: 2
{3, 5}: 2
{4, 5}: 2

这就是使用哈希树来计算候选项集支持度的简单示例。