一种基于磁盘表存储FPTREE的关联规则挖掘算法
基于FP—Tree的最大频繁项目集挖掘算法
基于FP—Tree的最大频繁项目集挖掘算法作者：陈向华刘可昂来源：《软件》2015年第12期摘要：挖掘最大频繁项目集是关联规则挖掘中的关键问题，基于Apriori产生候选项目集需要付出很高的代价，尤其是在存在大量强模式或长模式的时候.提出一种基于频繁模式树（FP-Tree）的最大频繁项目集挖掘算MFIP-Miner（maximum frequent itemsets pattern mmer），其挖掘过程无需产生候选项集，从而提高挖掘效率。
关键词：数据挖掘；最大频繁项集；关联规则；频繁模式树中图分类号：TP311文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.12.023本文著录格式：陈向华，刘可昂.基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘算法[J]软件，2015，36（12）：98-1020 引言关联规则数据挖掘（简称关联规则挖掘）就是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互联系的有关知识。
自1993年Agrawal等人首先提出关联规则概念以来，关联规则挖掘便迅速受到数据挖掘域专家的广泛关注。
在迄今十几年中，关联规则挖掘技术得到了较为深入的发展。
其中发现频繁项目集是关联规则挖据应用中的关键技术和步骤。
对于频繁项集挖掘，已经开发了许多有效的、可伸缩的算法，由它们可以导出关联和相关规则。
这些算法可以分成三类：（1）类Apriori算法；（2）基于频繁模式增长的算法，如FP-growth；（3）使用垂数据格式的算法。
在如上所述的诸多算法中，计算项目集的支持数是发现频繁项目集中最耗时的工作，占据整个计算量的大部分，因此，降低候选项目集的数量是减小开销的最好手段。
由于最大频繁项目集中已经隐含了所有频繁项目集，所以可把发现频繁项目集的问题转化为发现最大频繁项目集的问题.另外，某些数据挖掘应用仅需发现最大频繁项目集，而不必发现所有的频繁项目集，因而发现最大频繁项目集对数据挖掘具有重大意义。
基于FP-树的关联规则挖掘算法浅谈
（ ）ｔ ｅ ａ １ Ｆ － ｒ ｗ ｈ Ｔ ｅ ８ ｈ ｎ ｃ ｌ Ｐ ｇ ｏ ｔ （ｒ ｅ Ｂ， Ｂ） ：
（ ）ｅ ｄ ９ ｎ
Ｆ 算法 根据 已有 的有 关 频繁 模式 的信 息 ，将 挖掘 人物 和 事物 数据 库分 Ｐ 解成 更 小的 模块 ，能 够进 行更 为集 中的 搜索 ，提 高 了效率 。Ｆ— ｒｗ ｈ Ｐｇ ｏｔ 算法 将 整个 数据 库压 缩成 精简 的Ｆ 树 ，完全 不产 生候 选项 目集 ，节 省 了开销 。 Ｐ
１１创 建初 始Ｆ 树 ． Ｐ
１ ）扫 描事 物 数据 库 Ｔ 计算 各 项的 支 持度 技 术 ，根 据 预 设的 最 小支 持 ， 度 ，找 出支持 度 满足 最 小支 持度 的项 ，并 根据 支 持度 技 术将 这些 项 降序 排 列，得 到频 繁 １项集 Ｌ 一 。
２ ）构 造初 始Ｆ 树 ，并 以 ”ｎ ｌ ”节 点作 为根节 点 。 Ｐ ｕｌ
【 技创 新 论坛 】 科
基 于Ｆ 树 的关 联 规 则 挖 掘 算 法 浅 谈 Ｐ一
胡 俊
上海 ２ １０ ） ０ ８ ４ （ 同济大学 软件学 院
摘
要： 随着数据 库技术 的发展 ，高效 的数据挖掘 算法有助 于人们重 新认识数据 、理解 数据 。基 于Ｆ 一 Ｐ 树的关联 规则挖掘 算法Ｆ — ｒ ｗ ｈ 当前应用最 广的一 Ｐｇ ０ｔ是
ｓｕｐｐ ｏｒｔ：
（６ ｃ ｎ ｔ ｕ ｔ Ｂ ’ ｃ ｎ ｉ ｉ ｎ ｌ ａ ｔ ｒ — ａ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｂ ’ ） ｏ ｓｒｃ Ｓ ｏ ｄ ｔ ｏ ａ ｐ ｔ ｅ ｎ ｂ ｓ ａ ｄ ｈ ｎ Ｓ
ｃ ｎ ｉ ｉ ｎ ｌ Ｆ ～ ｒ ｅ ｒ ｅＢ ： ｏ ｄ ｔ ｏ ａ Ｐ ｔ ｅ Ｔ ｅ （ ） ｉ ｒ ｅＢ＝ ０ ７ ｆＴ ｅ
关联规则中改进FP-tree的最大频繁模式挖掘算法
关联规则中改进FP-tree的最大频繁模式挖掘算法
钱雪忠;惠亮
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2010(031)021
【摘要】关联规则挖掘是数据挖掘领域中重要的研究内容,最大频繁模式挖掘又是关联规则挖掘中的关键问题之一.针对已有的最大频繁模式挖掘算法存在的问题,通过对FP-Growth、FP-Max算法的分析,提出了基于改进FP-tree的最大频繁模式挖掘算法DFP-Max.该算法使用预测、剪枝的策略减少条件FP-tree个数,采用数字集匹配代替项集匹配的方式,减少超集检验的次数,并且避免了中间结果的组合连接,从而使算法达到较高的效率.实验结果表明,在支持度相对较小情况下,DFP-Max 的效率是同类算法的2～5倍.
【总页数】4页(P4635-4638)
【作者】钱雪忠;惠亮
【作者单位】江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于改进的 FP-tree 最大频繁模式挖掘算法 [J], 宁慧;王素红;崔立刚;郭笑语;徐丽
2.关联规则中FP-tree的最大频繁模式非检验挖掘算法 [J], 惠亮;钱雪忠
3.基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法 [J], 王君;任永功
4.基于有序FP-tree结构和二维表的最大频繁模式挖掘算法 [J], 王利军; 唐立
5.基于有序FP-tree结构和投影数据库的最大频繁模式挖掘算法 [J], 王利军; 唐立因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
fp树算法
fp树算法FP树（Frequent Pattern Tree）算法是一种用于挖掘频繁项集的算法。
它通过构建一种称为FP树的数据结构，将事务数据集合转换为一棵树状结构，并利用该树状结构来发现频繁项集。
FP树算法具有高效的性能和较小的存储空间占用，因此被广泛应用于关联规则挖掘和数据压缩等领域。
FP树的构建过程包括两个主要步骤：首先是对事务数据集进行扫描以构建频繁项集表达的FP树，然后利用FP树进行频繁项集的挖掘和生成关联规则。
在FP树构建的过程中，数据集首先需要按照事务中的频繁项出现的频率进行排序，然后进行遍历扫描。
通过扫描事务数据集两次，分别统计每个项集的频度和排序，构建FP树的树状结构。
在构建过程中，如果某个项在树中已经存在，就在对应的节点上增加计数；否则，就新增一个节点。
FP树的节点包括项标签、计数和节点链接（指向相同项标签的下一个节点）。
其中，项标签表示该节点所代表的项，计数表示该项出现的频度。
节点链接用于将相同项标签的节点之间进行链接，方便后续的挖掘。
FP树的构建完成之后，可以通过遍历FP树来挖掘频繁项集。
FP树的遍历过程类似于深度优先搜索，从根节点开始，沿着子节点的链接递归遍历整个树。
在遍历过程中，根据某个节点的计数和条件模式基（由节点路径上的非叶子节点组成）可以得到该节点的条件频繁项集。
同时，遍历过程还会产生一颗以当前节点为根的条件FP树，用于进一步的频繁项集挖掘。
FP树算法通过构建FP树和遍历FP树的方式来发现频繁项集，具有较高的效率和性能优势。
它避免了候选项集的生成和扫描过程，减少了计算的复杂度并节省了存储空间。
因此，FP树算法在关联规则挖掘、购物篮分析、在线推荐系统等领域有着广泛的应用。
总结起来，FP树算法是一种用于挖掘频繁项集的高效算法。
通过构建FP树和遍历FP树的方式，可以发现频繁项集并生成关联规则。
该算法具有高效的性能和较小的存储空间占用，被广泛应用于关联规则挖掘和数据压缩等领域。
基于fp-树频集算法的规则挖掘方法
基于fp-树频集算法的规则挖掘方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!基于fp树频集算法的规则挖掘方法第一节：介绍1.1 研究背景。
基于Fp—Tree频繁模式的挖掘算法
基于Fp—Tree频繁模式的挖掘算法作者：赵健来源：《电子技术与软件工程》2017年第10期Fp-Tree算法在挖掘最大频繁模式和搜索关联规则中得到了广泛应用。
本文阐述了Fp-Tree 算法的一般过程，并对其效率瓶颈作了分析：传统的Fp-Tree算法在构建频繁树的过程中需要递归地插入频繁项，在频繁模式的挖掘过程中需要递归地产生条件Fp-Tree，这些递归过程会增大算法开销，降低算法效率。
本文使用非递归机制对Fp-Tree的构建过程做了一些改进，同时，在挖掘频繁项过程中使用了组合频繁前缀的方法，避免了条件Fp-Tree的产生。
本文就改进算法与传统算法作了对比实验，可以看出，这些改进一定程度上提高了效率。
【关键词】频繁模式关联规则Fp-Tree频繁前缀1 前言随着信息社会的发展，关联规则挖掘在数据挖掘中的地位日益重要。
关联规则是对事物之间相互依存和关联关系的一种描述。
挖掘频繁模式是挖掘关联规则的基础，针对这种模式的挖掘有一系列优秀算法，比如Aprior算法和Fp-Tree算法。
其中Aprior算法思路直观，更易实现，但需多次扫描数据集并产生大量候选频繁项集。
相对的，Fp-Tree在挖掘过程中无需产生候选集，与Aprior 相比效率更高。
但是，传统的Fp-Tree算法建立Fp-Tree的过程是递归的，会频繁进出栈，这就增加了内存开销，提高算法的时间复杂性，特别是在数据集很大的情况下。
同时，在频繁模式的挖掘过程中需递归地构建条件Fp树，这也会降低算法效率。
本文从这两方面改进了Fp-Tree算法，使之更有效率。
2 传统的Fp-Tree算法2.1 传统Fp-Tree算法的的基本步骤每个待插入Fp-Tree数据集的项包含四个字段：项目名称、父结点指针、指向同名结点的指针（该指针构成同名指针的结点链）以及结点的支持度计数。
传统Fp-Tree算法的的基本步骤如下：（1）将频繁项集按降序排序。
扫描事务数据集D以生成频繁1项集，并计算它们的支持度，然后对满足不小于最小支持度要求的频繁1项集按支持度降序排序，排序后的结果形成了一个项列表，记为L。
基于FP_tree的多层关联规则快速挖掘算法
基于FP-tree 的多层关联规则快速挖掘算法曹洪其1，姜志峰2，孙志挥2（1. 南通职业大学电子工程系，南通 226007；2. 东南大学计算机科学与工程系，南京 210096）摘 要：研究了多层关联规则挖掘的理论和方法，提出了一种基于FP-tree 的快速挖掘算法FAMML_FPT 。
该算法不仅实现了同层次关联规则的挖掘，也能实现跨层次关联规则的挖掘，其中引入了修补项、跨层修补项的概念，以便从低到高逐层建立FP-tree ，有效减少了扫描数据库的次数，且不用产生大量的候选项集，提高了数据挖掘的效率。
关键词：数据挖掘；多层关联规则；频繁模式树；修补项Fast Mining Algorithm for Multi-level Association RulesBased on FP-treeCAO Hong-qi 1, JIANG Zhi-feng 2, SUN Zhi-hui 2（1. Department of Electronic Engineering, Nantong V ocational College, Nantong 226007; 2. Department of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096）【Abstract 】This paper focuses on the research of multi-level association rules mining, and presents a fast algorithm FAMML_FPT on frequent pattern tree. This algorithm can realize data mining not only among an identical level association rule but also among cross-level association rules. In this algorithm, conceptions of the repaired items and the cross-level repaired items are brought, which is propitious to create FP-tree from lower levels to higher levels. This algorithm can reduce the scanning times of the database and eliminate the need for generating the candidate items, which improves efficiency of data mining.【Key words 】data mining; multi-level association rules; frequent pattern tree(FP-tree); repaired items计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第19期Vol.33 No.19 2007年10月October 2007·软件技术与数据库·文章编号：1000—3428(2007)19—0066—03文献标识码：A中图分类号：TP301.6对于事务或关系数据库来说，一些项或属性所隐含的概念是有层次的。
基于FP-Tree算法的汉语复句关系词依存关系规则的自动挖掘
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2021, 11(5), 1538-1547Published Online May 2021 in Hans. /journal/csahttps:///10.12677/csa.2021.115158基于FP-Tree算法的汉语复句关系词依存关系规则的自动挖掘涂馨丹武汉设计工程学院，湖北武汉收稿日期：2021年4月25日；录用日期：2021年5月20日；发布日期：2021年5月27日摘要目前关系词识别规则库中共有规则734条，主要是基于字面特征的规则，仍需补充基于依存关系的规则。
本文在依存语法的基础上，运用挖掘频繁项集的FP-tree算法对复句中依存规则进行自动挖掘。
首先对语料进行预处理，为避免每次重复扫描数据库，先根据关系词对复句进行分类；同时排除数据集过小的分类结果，以保证挖掘规则的质量；然后利用特征分析器分析预处理后的语料，并对分析结果进行形式化表示得到复句的依存特征集合；接着用FP-tree算法对实验语料进行规则挖掘，共挖掘规则84条。
实验结果表明，FP-tree算法对依存规则进行自动挖掘的可行性和有效性。
关键词关系词，依存关系，规则挖掘，FP-TreeAutomatic Mining of the DependencyRelation Rule of Relational Word inChinese Compound Sentences Basedon FP-Tree AlgorithmXindan TuWuhan Institute of Design and Sciences, Wuhan HubeiReceived: Apr. 25th, 2021; accepted: May 20th, 2021; published: May 27th, 2021涂馨丹AbstractThe relation word recognition rule base has 734 rules, which are mainly based on the characteris-tics of literal, and the rules based on dependencies still need to supplement. On the basis of de-pendency syntax, this paper uses the FP-tree algorithm of mining frequent item sets to automati-cally mine the dependency rules in complex sentences. First of all, the language material is pre-processed, in order to avoid each repeated scan of the database, first according to the rela-tionship word to classify the complex sentences, at the same time, the small classification results of data sets are excluded to ensure the quality of mining rules, then, the pre-processed language material is analyzed by the feature analyzer, and the analysis results are formalized to represent the set of dependent features of the complex sentence, then, mining the experimental material by FP-tree algorithm, and a total of 84 rules are mined. The experimental results show that this algo-rithm is feasible and effective in automatic mining dependency rule.KeywordsRelational Words, Dependency Relation, Rule Mining, FP-TreeCopyright © 2021 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言汉语复句关系词的识别对汉语复句语义的识别至关重要，关系词在句中出现形式灵活、词性多变及其搭配多样，有些词在某类复句中充当关系词，在另一类复句中又不是关系词，给关系词的自动识别带来了一定的难度[1] [2]。
基于FP-tree的快速挖掘全局最大频繁项集算法
基于FP-tree的快速挖掘全局最大频繁项集算法何波【摘要】挖掘最大频繁项集的算法多基于局部数据库,为此提出了一种基于频繁模式树的快速挖掘全局最大频繁项集算法.该算法首先挖掘出所有全局频繁项目组成集合,然后各个节点根据该集合构建局部频繁模式树,最后将该集合作为全局最大频繁候选项集,采用自顶向下策略挖掘出所有的全局最大频繁项集.与类Apriori算法相比,该算法采用的频繁模式树结构能大幅度降低数据库扫描次数和运行时间；自顶向下的策略能大幅度减少候选项集数和通信量.实验结果表明,该算法是快速和高效的.%Most mining maximum frequent itemsets algorithm based on local data base, so a fast algorithm for Mining Global Maximum Frequent Itemsets based on Frequent pattern tree(MGMFIF) was proposed. MGMFIF mined all global frequent items and made itemset, then local Frequent-Pattern tree (FP-tree) of each node was constructed based on this itemset. Finally, this itemset was chose as global maximum frequent itemsets. And all the global maximum frequent itemsets were obtained by top-down strategy. By adopting FP-tree structure, MGMFIF greatly reduced database scanning times and runtime comparing to Apriori-like algorithms. MGMFIF remarkably lessened candidate itemsets and communication traffic by using top-down strategy. Experimental results suggested that MGMFIF was fast and effective.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2011(017)007【总页数】6页(P1547-1552)【关键词】数据挖掘;频繁模式树;全局最大频繁项集;算法【作者】何波【作者单位】重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言数据挖掘[1](data mining)又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),即从大量数据中获取有效、新颖、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法
一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法
徐文拴;辛运帏
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2006(027)018
【摘要】挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.
【总页数】3页(P3430-3432)
【作者】徐文拴;辛运帏
【作者单位】南开大学,计算机科学与技术系,天津,300071;南开大学,计算机科学与技术系,天津,300071
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.一种新的关联规则的增量式更新算法 [J], 孙宝友;姜合;赵园园
2.一种新的关联规则增量式更新算法 [J], 朱玉全;汪晓刚
3.一个新的FUP-Based关联规则增量式更新算法 [J], 厉浩;李珊
4.一种基于前缀广义表的关联规则增量式更新算法 [J], 杨明;孙志挥
5.一种改进的关联规则的增量式更新算法 [J], 唐璐;江红;上官秋子
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
(数据挖掘)关联规则挖掘——Apriori算法、fp—Tree算法
提高Apriori算法的方法
Hash-based itemset counting（散列项集计数） Transaction reduction（事务压缩） Partitioning（划分） Sampling（采样）
Hash-based itemset counting（散列项集计数） 将每个项集通过相应的hash函数映射到hash表
挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整 个计算量的大部分。
Apriori的性质：
性质1：频繁项集的所有非空子集必为频繁项集。 性质2：非频繁项集的超集一定是非频繁的。
Apriori的步骤：
连接步：为找Lk ，通过将Lk-1与自身连接产生候选k 项集的集合
剪枝步：Ck是Lk 的超集，也就是说，Ck的成员可以 是也可以不是频繁的，但所有的频繁k项集都包含 在Ck中。 任何非频繁的（k-1）项集都不是频繁k项 集的子集。
Apriori算法
(1) L1={频繁1项集}; (2) for(k=2;Lk-1;k++) do begin (3) Ck=apriori_gen(Lk-1); //新的候选频繁项集 (4) for all transactions tD do begin //扫描计数
(5) Ct=subset(Ck,t); //得到t的子集，它们是候选 (6) for all candidates cCt do (7) c.count++;
2023最新整理收集 do something
关联规则挖掘
2023/12/18
1、Apriori算法
Apriori算法命名源于算法使用了频繁项集性质的先 验（Prior）知识。
Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤： 通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集， 即支持度不低于用户设定的阈值的项集； 利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。
基于FP—Tree的频繁闭合项目集挖掘算法的研究
ｏ Ｆ ｔ ｅ ｎ Ｃ Ｉ ｔｅ ｎ ａ ｏ ｔ ｎ Ｐ－ ｒ ａ ｄ ＯＦ － ｒｅ ａ ｄ ｄ ｐ ｓ ＣＯＦ － ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ｌｏ ｉ ｍ． ｈ Ｃ Ｉ Ｔ ｅ ｄ ｅ ｎ’ ｅ ｄ ｏ ｂ ｉ ｃ ｎ ｉ ｏ ａ ｅ Ｉ Ｔ ｅ ｉ ｈ ｓ ｇ ｒ ｈ Ｔ ｅ ＯＦ － ｒ ｅ ｏ ｓ ｔ ｅ ｔ ｕ ｌ ｏ ｄ ｔ ｎ ｌ ａ ｔ ｎ ｄ ｉ Ｆ Ｔ ｅ ｒ ｃ ｒ ｉｅｙ Ｔ ｅｅ ｓ ｎ ｙ ｎ Ｃ Ｉ Ｔ ｅ ｉ ｍｅ ｒ ａ ｔ Ｐ— ｒｅ ｅ ｕ ｓｖ ｌ ．ｈ ｒ ｉ ｏ ｌ ｏ ｅ ＯＦ — ｒｅ ｎ ｍｏ ｙ ｔ ａ ｉ ｍｅ， ｅ ｅｏ ｅ ｔ ｉ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔｍ ｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｒｆ ｒ ．ｈｓ ｈ ｎ ｗ ｎ ｎ ｌ ｏｉ ｈ ｅ ｕ ｅ ｍｅ ｒ ｕ ａ ｅＴ ｅ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｗ ｔ ａ ｔ ｉ ａ ｐ ｏ ｃ ｏ ｔ ｅｆ ｒ ｓｍｉ ｒ ｔ ｔ ｏ — ｈ — ｒ ｌｏ ｉ ｍｓ ｍｏ ｙ ｓ ｇ 。ｈ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓ ｏ ｓ ｈ ｔ ｈ ｓ ｐ ｒ ａ ｈ ｕｐ ｒ ｍｓ ｉ ｌ ｓａｅ－ ｆ ｔ ｅ ａ ｔ ｇ ｒｔ ｗｈ ｎ ｄ ｉ ｇ ｉ ｏ ａ ａ ｈ ｅ ｎ ｎ ｎ
摘 要 ： 目前频繁 闭合项 目集挖掘 算法有很 多， 例如 Ｃ ＪＳ： 。 Ｌ Ｓ Ｔ以 Ｆ — ｒｗｈ为基础 ， Ｉ Ｉ ０ ” Ｃ Ｏ Ｅ Ｐ Ｇｏ ｔ 采用 Ｆ 一１ｅ来表 示模 式 Ｐ ｅ Ｉ ｒ
支 持 集 ． 过 深 度优 先搜 索来 挖 掘 频 繁 闭 合模 式 。其 困 难是 ， 归构 造 “ 通 递 蒂件 Ｆ — ｒｅ 的 Ｃ Ｕ 开销 和存 储 开 销 很 大 。为 Ｐ Ｔｅ ” Ｐ
解 决上 面的 问题 ． 文提 出一 种 基 于 Ｆ ｅ Ｃ Ｆ— ｒｅ的频 繁 闲合 项 目集 挖 掘 算法 。 该 算 法 中 引 用 了 Ｃ Ｆ— ｒｅ 论 Ｐ ｔ 和 Ｏ ＩＴｅ Ｄｅ 在 Ｏ ＩＴｅ 结 构 ．Ｏ ＩＴ ｅ 无 需递 归 地构 造 “ 件 Ｆ — ｒｅ ， Ｃ Ｆ— ｒｅ 备 Ｐ Ｔｅ” 并且 某 一 时刻 只有 一 个 频 繁 项 的 Ｃ Ｆ— ｒｅ 内存 ， 以 大 大减 少 了 Ｏ ＩＴｅ 在 所
关联规则挖掘fp算法例题解析
关联规则挖掘FP算法例题解析一、概述关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一项重要任务，其目的是发现数据集中项之间的关联关系。
FP算法（Frequent Pattern）是一种常用的关联规则挖掘算法，在实际应用中具有较高的效率和准确性。
本文将以FP算法为例，对关联规则挖掘进行详细解析，并通过例题进行实际应用分析。
二、FP算法原理1. 生成频繁项集FP算法通过两次遍历数据集来生成频繁项集。
它统计数据集中每个项的频次，然后根据最小支持度阈值对频次进行筛选，得到频繁一项集。
接下来，算法会利用频繁一项集来构建条件模式基，再对条件模式基递归运用FP算法，生成更高阶的频繁项集，直至找不到更多频繁项集为止。
2. 生成关联规则一旦得到频繁项集，FP算法就可以利用其支持度来生成关联规则。
对于每个频繁项集，算法会将其划分为不相交的子集，并计算每个子集的置信度。
如果置信度高于设定的阈值，则将其作为关联规则输出。
三、FP算法示例为了更好地理解FP算法的过程与效果，我们假设有一个销售数据集，包含了顾客购物商品的记录。
下面将使用FP算法来对其进行关联规则挖掘。
1. 生成频繁项集我们需要统计每个商品的频次，并按照最小支持度阈值来筛选频繁一项集。
商品列表如下：A：牛奶B：面包C：黄油D：啤酒E：尿布假设最小支持度阈值为2，那么根据数据集统计结果，我们得到的频繁一项集如下：{A, B, C, D, E}接下来，我们利用频繁一项集来构建条件模式基，递归运用FP算法来生成更高阶的频繁项集。
2. 生成关联规则一旦得到频繁项集，算法会利用其支持度来生成关联规则。
我们假设关联规则的置信度阈值为0.7，希望找到高置信度的关联规则。
假设我们得到了如下的频繁项集：{A, B}{B, C, E}{A, D, E}根据这些频繁项集，我们可以生成一系列的关联规则，并计算其置信度。
对于频繁项集{A, B}来说，我们可以生成以下关联规则：A => BB => A我们计算这些规则的置信度，并筛选出高于0.7的规则作为我们的输出结果。
基于有序fp-tree结构和投影数据库的最大频繁模式挖掘算法
收稿日期：２０１９０５０９ 基金项目：安徽省高校自然科学重点资助项目（ＫＪ２０１９Ａ０９６５）；安徽经济管理学院教学研究资助项目（ｙｊｊｙｘｍ２０１９０３） 通讯作者：王利军（１９８３－），男，安徽宣城人，讲师，硕士，研究方向为数据挖掘、计算机应用等．Ｅｍａｉｌ：４１６６６３７６３＠ｑｑ．ｃｏｍ
有序ＦＰｔｒｅｅ中的的每个节点只包含４个域空间，分别为ＮｏｄｅＮａｍｅ，ＮｏｄｅＣｏｕｎｔ，ｈＬｉｎｋ，ｖＬｉｎｋ． ＮｏｄｅＮａｍｅ域存放节点的事务项名称；ＮｏｄｅＣｏｕｎｔ域存放节点的支持度计数；ｈＬｉｎｋ域在建立树结构时 指向兄弟节点，建树完成后指向相同ＮｏｄｅＮａｍｅ的下一个节点位置，ｖＬｉｎｋ域在建立树结构时指向第一 个孩子节点，建树完成后实现逆转指向父节点．有序ＦＰｔｒｅｅ的建立过程中，同一个父节点的子节点在插 入时需要按照编号的大小升序依次排列，这样的排列结构可以为建树过程中减少遍历子节点的个数，提 高了建树的效率．有序ＦＰｔｒｅｅ的每个节点只包含４个域空间，占用的内存空间约为ＦＰｔｒｅｅ的２／３．有序 ＦＰｔｒｅｅ是单向的，有序ＦＰｔｒｅｅ中只存在指向父节点的垂直指针和指向相同编号的水平指针．建树过程 可以利用水平方向上的有序性减少遍历子节点的个数，加快建树效率，有序ＦＰｔｒｅｅ的垂直方向上的有 序性可以为后期挖掘最大频繁项集时减少事务项的挖掘数量，加快挖掘效率． ２．２ 引入“分而治之”的思想
０ 引言
关联规则是数据挖掘的重要研究领域，挖掘频繁模式是关联规则中的重要内容．１９９３年，Ａｇｒａｗａｌ 等人提出了挖掘频繁模式的Ａｐｒｉｏｒｉ算法［１］；２０００年，Ｈａｎ等人提出了ＦＰｇｒｏｗｔｈ算法［２］，该算法是基于 ＦＰｔｒｅｅ树结构的挖掘算法［２］．挖掘频繁模式会产生大量的频繁模式，随着事务数据库的增大和支持度 阈值设置的较小时，频繁模式的规模会更大．
数据挖掘FP-tree树
数据仓库与数据挖掘课程报告——FP-tree算法的思考与实现指导老师：蒋良孝姓名：赵冠豪班级： 086131学号： 201310025622015年10月FP-Tree算法的思考与实现1.发现问题在学习数据仓库与数据挖掘课程中，有关关联分析的算法，首先是在1994年R.Agrawal 和R.Srikant提出的布尔关联规则挖掘频繁项集的原创性算法——Apriori算法，一种使用候选产生发现频繁项集的算法。
下面以课本P151页例5-3来进行Apriori算法的演示。
AllElectronics某分店的业务数据通过此演示，我们可以清晰地发现：虽然在许多情况下，Apriori的候选产生-检查方法显著压缩了候选项集的大小，并导致很好的性能。
然而，Apriori算法的每次迭代都会扫描事务数据库，并且每次每次都会产生大量候选项集，这是Apriori算法的致命缺陷。
例如，如果有10^4个频繁1项集，则Apriori算法需要产生多达10^7个候选二项集。
此外为发现长度为100的频繁模式，如{a1,a2,…,a100},必须产生总过多达2^100大约为10^30个候选。
再如，Apriori算法需要不断重复扫描数据库，通过模式匹配检查一个很大的候选集合。
检查数据库中的每个事务来确定候选项集的支持度的开销非常大。
因此我们可以得到一个很清晰的结论，在一般情况下，我们在使用Apriori算法（使用候选产生发现频繁项集的方法）进行关联分析时，想要找到感兴趣的规则，开销是非常大的，而这正是Apriori算法在实际运用中要改善的问题。
2.分析问题经过上面的分析我们可以确定，Apriori算法的两大限制：○1产生大量的候选集；○2重复扫描事务数据库。
那么我们分析如何提高Apriori算法的效率时，就有着两大分析方向。
一是考虑降低是事务数据库的扫描次数，如能不能先扫描一次事务数据库，然后进行分类划分，找出局部频繁项集，然后在进行下次扫描。
基于FP_Tree的约束关联规则挖掘算法
0引言关联规则是由Agrawal 等人首先提出的一个重要的数据挖掘研究课题[1]，发现频繁项集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤。
最有影响力的算法是Agrawal 等人提出的Apriori 算法，它按照由短到长的顺序产生候选项集，扫描计数后得到相应长度的频繁项集。
尽管该算法可以满足事务数据库可伸缩性的要求，但多次扫描数据库将成为Apriori 算法的性能瓶颈，特别当挖掘任务有大量的强模式、长模式或阈值较低时，挖掘性能急剧下降。
对Apriori 算法的改进如[2]等也没有脱离重复扫描的框架。
针对这个不足，Han 等人在文献[3]中提出了一种基于FP-Tree 的关联规则挖掘算法FP-Tree 。
对FP-Tree 方法的性能研究表明：对于挖掘长的和短的频繁模式，它都是有效的和可伸缩的，并且大约比Apriori 算法快一个数量级，因为它只需要两次扫描数据库。
但当数据库很大时，构造基于内存的FP-树是不现实的[8]。
许多专家为此展开了研究，文献[3]采用分治法，把整个数据库分成一些项的投影数据库，然后逐一调入内存进行挖掘，但该算法不能保证把每个投影数据库放入内存。
文献[4-6]主要对FP-Tree 的存储结构进行压缩，或多或少取得了一定的效果。
实际中，我们经常遇到有项或缺项约束的情形，即：我们只对在关联规则X1,,}是所有项目的集合，D 是一个事务数据库，其中的每个事务T 为一个项集，且T Y ，其中X ，Y 为项集，X I ，且X ∩Y==‖｛,¡¬£û£ý¡¬¡£D 中事务同时包含X 和Y 的可能性为收稿日期：2006-11-22E-mail ：nudtchenym@基金项目：国家自然科学基金项目(60073001、90104026、60473057)。
作者简介：陈义明(1969－)，男，湖南益阳人，博士研究生，高级工程师，研究方向为数据挖掘、生物信息学；李舟军(1963－)，男，湖南湘乡人，博士，教授，博士生导师，研究方向为计算机科学理论、数据仓库与数据挖掘；傅自纲(1972－)，男，湖南常德人，博士研究生，高级工程师，研究方向为计算机图形学、数据挖掘。
基于FP-参考树／表的频繁模式挖掘算法
Ｈ ｎＪ ｗ ｉ 人 在 文 ［］ 提 出频 繁 模 式 增 长 （ Ｐ ａ ｉ ｅ 等 ａ ２中 Ｆ－ ｇｏ ｔ） ｒ ｈ算法 ， ｗ 它采取如下 分治策 略 ： 提供频 繁项 集 的数 据 将 库压 缩到一 棵频 繁 模 式树 （ Ｐｔ ｅ ， 仍 保 留项 集 关 联 信 Ｆ ｒ ）但 ｅ 息； 然后将这种压缩 后的数据库分成一组条件数 据库 ， 关 每个
为解决频繁模式挖 掘问题 ， ｒｗａ 等人 在文［ ］ Ａｇａ ｌ １ 中提 出
了 Ａ ｒ ｒ算法 ， ｐｉ ｉ ｏ 其他人 在其基 础上 相继 提 出了 Ｄ Ｐ Ｐ Ｄ、 Ｈ 、Ｍ Ｐ ＴＩ Ｉ Ｓ ｍｐｉｇ Ｐ ＵＡ、 ＭＡ等算法 。但 这些算 法 的 ＡＲ Ｔ ＯＮ、 ａ ｌ 、 Ｉ Ｆ ｎ
１ 引言
给定 一个 事务数据库 和最小支 持度 阈值 ， 中找 出完整 从
的频繁模式集 的问题就 是频 繁模 式挖掘问题 。频繁模式 挖掘 是挖掘关联规则 、 序列模 式 、 最大模 式、 显露模 式等方 法 的基
础。
ｔｅ， ｒ ）这棵 Ｆ － ｅ 只存储按 支持 度排序 的频繁项 ， 过合并 ｅ Ｐｔ ｅ ｒ 通
Ａｂｔａ ｔ ｉ ｒ ｅ ｏ ｒ ｓ ｌｅｆｅ ｕ ｎ ａｔｒ ｎｎ ｒ ｂｅ ｅ ｆ ｉｎ ｌ ｓｒ ｃ ｎｏ ｄ ｒｔ ｅｏｖ ｒ ｑ ｅ ｔｐ ｔｅｎ ｍｉｉｇ ｐ ｏ ｌｍ ｆｉ ｅ ｔ ｃ ｙ，ｒｄ ｎ ａ ｔｏ ｅ ａｉｎ ａ ｄ ｔｍ ｐ ｒ ｒ ａａ ｉ ｅ ｕ ｄ ｎ ｐ ｒ ｔ ｎ ｅ ｏ ａ ｙｄ ０６ ｏ ３Ｎ． ．
基 于 Ｆ － 考树 ／ 的频 繁 模 式 挖 掘 算 法 ） Ｐ参 表
石 巍 傅 彦 （ 电子科技大学计算机科学与工程学院 成都 ６ ０ ５） １０ ４
一种基于裁剪FP-Tree的频繁项集挖掘算法
一种基于裁剪FP-Tree的频繁项集挖掘算法罗芳【摘要】FP-Growth算法在挖掘过程中产生大量的条件FP树,构造和遍历这些树要花费较大的时间开销,且需占用大量的存储空间,导致算法挖掘效率不高.为此,提出了一种新的FP树裁剪方法,构造二维数组存放所有2-项集的支持度计数,利用“若某一项集的子集是非频繁的,那么该项集一定不是频繁项集”这一性质判断包含某结点的项集是否是频繁项集的,继而实现对FP树的裁剪.实验结果表明,改进后的算法可有效减少FP树的结点数,同时减少条件FP树的生成,从而提高了挖掘效率.【期刊名称】《宜春学院学报》【年(卷),期】2015(037)012【总页数】4页(P22-25)【关键词】关联规则;频繁项集;FP-Growth;裁剪【作者】罗芳【作者单位】宁德师范学院计算机系,福建宁德352100【正文语种】中文【中图分类】TP311关联规则挖掘是数据挖掘技术的重要内容之一，在金融、教育、销售等行业得到了越来越广泛的应用。
在Apriori 算法［1，2］被AgrawalR 等人提出以后，许多学者对其进行了改进，如FP－Growth［3］，它比Apriori 算法快一个数量级。
FP－Growth 算法通过建立FP 树来挖掘数据库中频繁项集。
首先扫描一次数据库，算出各项集的支持度计数，通过与用户设定的最小支持度计数相比，得出频繁1－项集，对频繁1－项集按支持度计数进行从大到小排序插入频繁项头表中;其次，再扫描一次数据库，删除数据库中非频繁1－项集的元素，构造FP 树，并挖掘出频繁k(k ＞1)－项集。
FP－Growth 算法在挖掘过程中，需要产生条件FP 树，当最小支持度较小时，将产生大量的条件FP 树，占用的存储空间会非常庞大。
由于FP 树和条件FP 树都需要自顶向下、自底向上两次遍历，遍历占用时间也大大增加。
针对FP－Growth 算法的不足之处，吴倩等提出了压缩FP－tree 的改进搜索算法，［4］张中平等提出了基于矩阵的频繁项集挖掘算法，［5］王利钢等提出了基于FP－tree 的项约束关联规则挖掘算法，［6］宋威等提出了基于动态裁剪频繁模式树的频繁项集并发挖掘算法，［7］郭伟等提出了基于数组的FP－tree 频繁项集挖掘算法，［8］付冬梅等提出了基于FP－tree 和约束概念格的关联规则挖掘算法及应用研究。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2017年第3期科技广场总第184期种基于磁盘表存储FPTREE的关联规则挖掘算法史文津(南昌师范高等专科学校，江西南昌330103)摘要：针对大数据集数据挖掘的内存瓶颈问题，本文提出了一种基于磁盘表存储FPTREE的挖掘算法DTRFP_GROWTH(DiskTable Resident Fptree Growth)，通过磁盘表存储技术，降低了内存的占用率。
实验表明，在系统内存有限而传统经典算法无法执行的情况下，该算法仍是一种行之有效的挖掘算法。
关键词：大数据集;磁盘表存储FPTREE;关联规则算法中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号：1671-4792(2017)3-0030-04Association Rules Mining Algorithm Based on DiskTable Resident FPTREEShi Wenjin(Nanchang Teachers College，Jiangxi Nanchang 330103)Abstract：Focusing on the memory bottleneck problem of association rules mining for massive data set, this paperproposes a association rules mining algorithm based on disk table resident FPTREE, which could be calledDTRFPGROWTH for short. Memory utilization is reduced by disk table storage. The experimental results show thatthe algorithm is still an effective mining algorithm when the system memory is limited and the traditional algorithmscannot be executed.Keywords ： Massive Datasets ； Disk Table Resident FPTREE； Association Rules Algorithmo引言计算机技术的飞速发展和广泛使用，让我们在 日常生活中产生出大量的数据。
这些数据储存在商 业机构、政府、银行等各领域的信息系统里，如果没 有外部工具的帮助，人们很难从浩如烟海的数据中 找到有价值的信息。
在这种背景之下，数据挖掘得到 了学界的重视和深人研究，并取得了诸多重要进展。
数据挖掘改变了以往数据库技术只是作为数据储存 和管理的平台，强化了数据分析后对分类、决策、预 测等高级功能的支持，不仅能对数据进行存储、检 索，还能够找出数据之间的逻辑关系，将有价值的信 息从海量数据里提取出来，从而形成以大型数据库 为资源的信息提取中心。
★基金项目:江西省教育厅2015年科技项目（编号:GJJ151324) -30 -1关联规则算法相关研究及其局限数据挖掘是通过建立挖掘模型和对应的挖掘算 法来完成信息提取的。
关联规则是数据挖掘的重要 研究分支，关联规则1993年由Agrawal等人提出，该算法的初衷是研究购物篮问题，发现交易数据库 中各商品之间的关联规则。
一般来说，对一个数据库 进行关联规则挖掘，可以分为两个步骤。
步骤一，发现高频项目集:通过用户指定Min-support，寻找所有高频项目集。
发现高频项目集是关 联规则挖掘的基础。
步骤二，生成关联规则:通过用户指定Mincon-fidence，在高频项目集中，寻找关联规则。
只有支持度和置信度都大于或等于Minsup和 Minconf的关联规则才是有用的强关联规则。
步骤 一相对步骤二更复杂，在内存、I/O 以及算法效率上有很大改进空间，是近年来关联规则挖掘算法的研 究重点。
随着数据库规模的飞速增长，经典关联规则挖 掘算法逐渐显现出一定的局限性。
例如Apriori算 法，在寻找高频项目集时，必须产生大量的候选高频 项目集，并全部储存在系统内存中，消耗大量内存资 源。
同时，为了确定高频项目集，Apriori需要反复扫 描外存中的数据集，给系统带来很大的K0负载，执 行效率低，不适用于大数据挖掘。
CLOSE算法是 Apriori的改进，提出闭合项目集的概念，减少高频 项目集的查找空间和数据集的扫描次数，但CLOSE 仍需要多次扫描外存中的数据集，并且在闭合项目 集中产生大量的闭合计算，在大数据挖掘时CLOSE 算法的效率依然不高。
Han Jiawei等人在2000年提 出FP;GR0WTH算法，在内存中构建FPTREE，通 过共享前缀极大的压缩了数据集。
高频数据集的寻 找是在内存中针对FPTREE采用高频项目增长的 方式进行，从而减少了扫描外存的次数，解决了生成 大量候选集带来的算法执行效率低下的问题。
但需 要指出的是，FP GR0WTH算法的递归执行性质，将产生大量的中间FPTREE，占用大量的系统内存。
在针对大数据集时，FPTREE很有可能超出可用内 存，使得挖掘工作无法完成，因此FP GR0WTH算 法仍有其局限性，有待进一步改进。
2基于磁盘的DRFP_GROWTH算法卡尔加里大学的MuDaimenul Adnan等研究人 员提出了 DRFP GR0WTH算法，是一种基于磁盘 存储的类FP GR0WTH算法。
在系统内存能够映射 全部FPTREE时，DRFP_GR0WTH算法的执行效 果和FP GR0WTH完全一致。
但当FPTREE超出 系统内存时，DRFP—GR0WTH将修改后的FPTREE 数据结构(DRFP-TREE)存储在外部磁盘上。
该算法 的FPTREE数据结构的压缩性能更好，可以使用磁 盘进行高效的存取，使得FP—GR0WTH挖掘算法突 破了内存諷扩大了算法的使用范围。
DRFP—GR0- WTH算法可以分为三个阶段。
2.1数据预处理数据预处理对数据集中的记录按照项目出现频率，逐条进行降序排列操作，为之后构建DRFP-TREE打 下基础。
以字符型数据集为例，设当且仅当x大于p 的频率，字符x处于p的前面。
数据集的两条记录 T^U,排在卩前面，设当且仅当两条记录Ti、T j的前k项相同，且第k+1个T.中项目频率大于k+1个T j的频率，该处理过程如算法1所示。
算法 1:PREPR0CESS(D)输人:事务数据集D输出：排序后的数据集DS(1)Scan D to collect the frequency of each itemthat appears in the database.//扫描原数据集 D，统计项目频繁度(2) Sort the items in each transaction of D,to produce the new database D…such that Sort(Ti)=Ti…whereTi is the ith transaction of D and Ti,is the ith transaction of D//对原数据集D的记录重新排序，生成中间数据集 D(3) Apply the sort-merge algorithm to sort the transac tions of D,to produce a new Database DS={T1S，T2S，…，TjS，…，TnS}，其中 0rder(TjS，TjS +1)>=0,?1<=j<n//扫描中间集D，使用合并排序算法对数据集进行排序(4)return DS//返回数据集DS数据预处理前后数据集如表一、表二示例。
表一原数据集DTID ItemsBoughtT001A,B,D,E,F,G,K,LT002A,C,D,GT003E，F，H,I,0T004A,B,C,D,ET005A,B,E,F，G，MT006C,E,F,S表二PREPROCESS(D)处理后的有序数据集DsTID ItemsBoughtT001E,A,F,B,D,G,K,LT005E，A，F，B，G，MT004E，A，B,C,DT006E,F,C，ST003 E ,F,H,I,0T002A,C,D,G2.2扫描数据集DS，建立DRFP-TREEDRFP-TREE的构建过程类似FPTREE，但最大区别是DRFP-TREE需要对单路径按深度优先(DFS)的方式进行识别和标识。
该过程如图一、图二所示。
使用深度优先的方式加以标识，i±DRFP-TREE的生长总是自上而下的，后期访问条件子树也是自上而下的，使得DRFP-TREE拥有更快的存取效率。
—31 —图一原 FPTREE图二DRFP-TREE 单路径识别DFS 标识2.3 DRFP-TREE 的磁盘存储数据集经过排序后，DRFP-TREE 在构建时总 是自上而下、自左向右的，在后续构建时DRFP-TREE 左边分支不再访问，称为不活动分支。
这部分分支 可以根据内存占用情况决定是否变为磁盘存储，其 内存占用量的判断公式为：. f , (2Li-|u|+2) (|u |-l ) v (v+1)max 丨 jm in jv +-------------，丁|其中，i 表示所有频繁项，L i 表示头结点表中项 目i 的路径长度之和，|/|是频繁项集数，0为第一棵 FPTREE 的结点数。
当DRFP-TREE 在构建过程中，( . ( . (2Li-|u|+2) (ju|-l) v (v +l )]如内存占用大于max 丨m i v +-----------，，则DRFP-GROWTH 算法将部分DRFP-TREE 磁盘储存。
3 DRFP_GR 〇W TH 算法的局限DRFP_GROWTH 算法解决了大数据集上挖掘 关联规则的内存瓶颈问题，利用计算机磁盘文件系 统存储中间FPTREE ，提高了算法的使用范围和执 行效率。
但算法在挖掘前必须对数据集中的记录按 出现频率做降序排列，存储FPTREE 之前需要扫描 FPTREE ，在识别压缩子树路径subpath 后才能存 储。
更关键的是在处理大数据集时，项目越多，扫描 FPTREE 识别subpath 的时间越多，需要处理、维护 的文件也越多。
因此算法执行时需要大量的磁盘I/O ,由于计算机文件系统支持的数据访问能力限 制，在数据读取时造成算法的性能较低。
4基于磁盘表的DTRFP_GR 〇W TH 算法DRFP-GROWTH 算法虽然突破了鎌FP -GRO - WTH 算法的内存限制，使得大数据集挖掘工作可以 执行，但由于DRFP-GROWTH 算法需要利用文件 系统储存FPTREE ，而且储存时并没有进行索引操 作，所以后期需要大量的I/O 带宽。