FP-growth算法在关联规则挖掘中的应用

"这篇资料主要介绍了事务数据库以及关联规则挖掘算法，特别是FP-growth算法的原理和应用。" 在数据库领域，事务数据库是一类特殊的数据集合，它记录了每个事务中包含的各个项目，例如购物清单。事务ID（Tid）对应于每个独立的事件或购买行为，Items则列出该事务中包含的所有项目。如给出的例子所示，事务1包含了I1、I2和I5等项目。 关联规则挖掘是数据挖掘的一个关键部分，旨在从大量数据中寻找项集之间的有趣关系。关联规则通常表述为“如果A发生，那么B发生的概率是多少”。这里的A和B可以是单个项目，也可以是项目集合。关联规则挖掘有两个核心度量：支持度和支持度。 支持度（Support）衡量的是项集（如A和B）在所有事务中出现的频率，计算公式为P(AUB)，即A和B同时出现的概率。置信度（Confidence）则表示在事务中出现A的情况下，B也出现的概率，计算公式为P(BIA)，即在A出现的事务中，B出现的概率。 以"bread=>milk"为例，它的支持度是7%，意味着在所有事务中有7%包含了面包和牛奶；置信度是65%，表示在购买面包的事务中，有65%的概率同时购买了牛奶。如果规则的支持度和置信度都超过了预设的最小阈值，这条规则就被认为是强关联规则。 FP-growth算法是一种高效的关联规则挖掘方法。首先，通过扫描事务数据库得到频繁项集F和它们的支持度，然后根据支持度对频繁项进行排序。接着，构建FP-tree（频繁项树），树的根节点为null，每个节点代表一个频繁项，节点的计数表示该项目在多少事务中出现。插入事务时，会按照频繁项的顺序进行，并链接到相应节点。当树只有一个路径时，可以通过遍历路径生成模式；否则，对于树的头部每个频繁项，可以生成新的模式，递归地继续这个过程。 FP-growth的优势在于它可以避免重复扫描数据库，仅需构建和遍历FP-tree就能找出频繁项集和关联规则，大大提高了效率。这种方法尤其适用于处理大型事务数据库，能有效挖掘出隐藏的关联模式，为企业决策提供依据，例如优化商品布局、预测销售趋势等。