FP-growth算法解析:构建与挖掘频繁项集
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更新于2024-07-12
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本文主要介绍了关联规则挖掘中的FP-growth算法,特别是如何构建FP-tree以及进行递归挖掘来发现频繁项集。关联规则挖掘是一种在大量数据中寻找物品共同出现模式的方法,常用于购物篮分析等场景,以实现个性化推荐。在FP-growth算法中,首先通过两次扫描数据构建FP-tree,然后利用条件模式基和条件FP-tree递归挖掘频繁项集。支持度和置信度是评估关联规则强度的关键指标,满足最小支持度和最小置信度的规则被认为是强关联规则。
在FP-growth算法中,第一步是构建FP-tree。首先,对事务数据库进行一次扫描,收集所有频繁项及其支持度,按支持度降序排列形成频繁项表L。接着,创建一个以空节点(null)为根的FP-tree。对于数据库中的每一个事务,选取事务中的频繁项,并按照L中的顺序插入FP-tree,形成具有相同前缀的路径,这样可以有效地压缩数据。
例如,描述中提到的事务I2、I1和I5在FP-tree中形成分支<(I2:1),(I2:1),(I5:1)>,这个分支按照降序排列,并且I2作为第一个节点。FP-tree的结构允许快速查找和更新频繁项的相关信息,减少了存储需求。
递归挖掘阶段,算法会找到每个频繁项的条件模式基(即除去该频繁项后的子集)和条件FP-tree。通过对条件FP-tree的递归处理,可以找到所有可能的频繁项集。这一过程可以有效地避免重复计算,提高效率。
关联规则挖掘的应用广泛,如市场篮子分析、推荐系统等。支持度衡量了项集在所有事务中出现的频率,而置信度表示在出现项集A的情况下,项集B出现的概率。例如,面包到牛奶的关联规则:bread=>milk,支持度为7%,置信度为65%。当这两个指标都超过预设阈值时,规则被视为强关联规则,可以用于决策支持或个性化推荐。
FP-growth算法是一种高效、实用的关联规则挖掘方法,通过构建和挖掘FP-tree,可以找出数据中的有趣关联,为业务决策提供有价值的洞察。
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