关联规则挖掘算法-Top Down FP-Growth

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-06-06 00:37 214阅读 0赞

## TD-FP-Growth ##

两次数据库扫描  
一次扫描计数  
一次扫描建树

树结构的构建仍是FP-Tree的思想

挖掘频繁项集与之前的不同：从上到下依次挖掘

## 算法思想 ##

**1.扫描数据库，构建项头表**  
项头表包括三个属性：itemName itemCount side-link  
side-link主要是用来标注该item在树结构中所在的位置集合

如下图可以很清晰的看出来：  
![这里写图片描述][SouthEast]  
**2.构建树的过程在这里就不详细记录了。。。**

**3.挖掘频繁项集的过程**  
首先看 a  
a节点出现树结构的第一层 且是频繁项 直接输出频繁模式\{a:2\}  
b  
b节点在第二层出现了  
构建b的子项头表H\_b  
![这里写图片描述][SouthEast 1]  
从上到下扫描树结构，有两条路径root-b root-a-b  
修改a节点的计数，因为这时root-a-b只出现了1次  
最小支持度阈值为2，则ab是不频繁的  
将H\_b从内存中删除  
若ab是频繁项，则继续构建子项头表H\_ab，然后挖掘FP-Tree

同理，挖掘剩余的item

延伸：  
[https://wenku.baidu.com/view/609cf0d6c1c708a1284a44f9.html][https_wenku.baidu.com_view_609cf0d6c1c708a1284a44f9.html]

参考文献：  
\[1\] Wang K, Tang L, Han J, et al. Top Down FP-Growth for Association Rule Mining\[J\]. 2002, 2336:334-340.

[SouthEast]: /images/20220606/532f18ce3dcc4f01a38a40dd7365523c.png
[SouthEast 1]: /images/20220606/8f2590c15fc8487c8f27c3cd34d7e2df.png
[https_wenku.baidu.com_view_609cf0d6c1c708a1284a44f9.html]: https://wenku.baidu.com/view/609cf0d6c1c708a1284a44f9.html

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