关联分析（关联挖掘）是指在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。 ...
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2018-10-10 00:00:38
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Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构 ...
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2018-05-23 17:09:50
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常见的挖掘频繁项集算法有两类，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不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍，通过... ...
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2017-09-08 10:08:18
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常见的挖掘频繁项集算法有两类，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不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍，通过... ...
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2017-09-06 00:27:12
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给定交易数据集，FP增长的第一步是计算项目频率并识别频繁项目。与为同样目的设计的类似Apriori的算法不同，FP增长的第二步使用后缀树（FP-tree）结构来编码事务，而不会显式生成候选集，生成的代价通常很高。第二步之后，可以从FP树中提取频繁项集。 ...
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2017-08-10 17:06:28
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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。 ...
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2017-07-27 18:25:31
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Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构 ...
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2017-07-23 12:37:54
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分析：waiting 分析：waiting 分析：waiting ...
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2017-06-13 16:56:45
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0：自我介绍（重点讲的是数据挖掘项目） 1：MR机制怎么实现Fpgrowth过程。 2：Spring有什么特点，流程。 3：MR工作机制 4：HBase和MySQL数据库区别 5：Hbase存储的特点 6：Hive和Hbase区别 7：java集合类有哪些 8：java安全的集合类有哪些 9：con ...
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2016-08-30 21:08:56
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算法实现： /** * FPGrowth算法的主要思想： * 1. 构造频繁1项集：遍历初始数据集构造频繁1项集，并作为项头表，建立将指向fpTree节点对应元素的引用 * 2. 构造FPTree：再次遍历初始数据集，对于每一条事务中的元素，根据频繁1项集中元素的顺序排序， * 由此建立FPTree ...
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2016-08-23 15:06:11
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