技术文章 | 频繁项集挖掘算法之FPGrowth

时间：2017-07-27 18:25:31 阅读：147 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

　　频繁项集挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合（称为频繁项集），通过挖掘出这些频繁项集，当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item，则可以把该频繁项集的其他item作为推荐。

　　比如经典的购物篮分析中啤酒、尿布故事，啤酒和尿布经常在用户的购物篮中一起出现，通过挖掘出啤酒、尿布这个啤酒项集，则当一个用户买了啤酒的时候可以为他推荐尿布，这样用户购买的可能性会比较大，从而达到组合营销的目的。

常见的频繁项集挖掘算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FPGrowth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。

　　FPGrowth算法则只需扫描原始数据两遍，通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩，效率较高。

FPGrowth算法主要分为两个步骤：FP-tree构建、递归挖掘FP-tree。FP-tree构建通过两次数据扫描，将原始数据中的事务压缩到一个FP-tree树，该FP-tree类似于前缀树，相同前缀的路径可以共用，从而达到压缩数据的目的。

　　接着通过FP-tree找出每个item的条件模式基、条件FP-tree，递归的挖掘条件FP-tree得到所有的频繁项集。算法的主要计算瓶颈在FP-tree的递归挖掘上，下面详细介绍FPGrowth算法的主要步骤。

原文地址：http://www.cnblogs.com/mrzebra/p/7245730.html

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