链表存储优化的FP-Growth算法实现

"基于链表结构的频繁模式树构造 (2013年)" 本文主要探讨了在关联规则挖掘中的一种经典算法——FP-Growth算法，并针对其内存消耗大的问题提出了一种改进的实现方法。FP-Growth算法通过构建频繁模式树（FP树）避免了候选频繁项目集的生成，从而提高挖掘效率。然而，传统的FP-Growth算法在处理大规模数据时，内存占用较高，成为其性能瓶颈。 作者马洋和赵旭俊提出了采用链表结构优化FP-Growth算法。在他们的实现中，每个节点都以链表的形式存储，而频繁模式树则采用左孩子右兄弟的存储结构，这种结构有助于高效地组织和访问数据。此外，他们还引入了索引表，进一步提升了在FP树中查找共同前缀节点的速度，从而提高了频繁模式树构造的效率，有效地解决了数据存储的问题。 在实验部分，该方法被应用于天体光谱数据和城市土壤数据集，测试结果显示，基于链表结构的FP-Growth算法在构造效率上显著优于传统的基于顺序结构的算法。这表明，采用链表和索引表的优化策略对于降低内存消耗和提升挖掘速度具有积极效果。 关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘技术，用于发现数据库中不同属性之间的关系。FP-Growth算法因其高效的性能而被广泛应用，但如何在保证效率的同时减少内存需求一直是研究的重点。本研究提出的链表结构和索引表结合的优化方案，为解决这一问题提供了新的思路。 关键词涉及了关联规则、频繁模式、链表结构、索引表和光谱数据，表明该研究关注的是数据挖掘中特定的数据结构优化和特定领域的应用。文章引用了其他学者的工作，展示了关联规则挖掘算法的演进，包括对单机、增量式、并行和分布式挖掘场景的改进。尽管这些工作在各自的领域有所贡献，但它们并未直接解决内存效率问题，而本文的贡献在于提供了一种针对内存瓶颈的有效解决方案。 这篇文章提供了一个针对FP-Growth算法的内存优化策略，通过链表和索引表的结合，提高了在大数据集上的挖掘效率，对于实际应用具有重要的参考价值。