基于FPGrowth算法的关联规则挖掘技术在市场调研中的应用

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基于Python的关联规则算法在推荐领域的应用研究

基于Python的关联规则算法在推荐领域的应用研究作者：韩潞潞刘念王枫来源：《科技资讯》2018年第02期摘要：如今，推荐系统在国内各大网站应用非常广泛，可以让用户在更短的时间内去获得需要的信息，提高用户的体验。

传统的推荐系统多采用协同过滤算法来进行推荐，由于其在计算项目相似度时没有考虑到项目之间的内在联系，但是现实生活中项目之间是可以分类的，具有一定的内在联系。

所以针对此问题本文提出了一种改进算法。

改进算法的重点在于应用关联规则算法（FP-growth），挖掘出项目之间的强关联规则，然后在具有强关联规则的项目之间进行重点推荐。

将本算法在雅虎音乐数据集上进行了实验验证，结果证明，改进的算法提高了推荐的准确性。

关键词：Python 协同过滤 FP-growth中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）01（b）-0023-03随着近几年移动互联网的快速发展，手机作为移动互联网的终端设备，几乎成为人人必备的电子产品。

人们通过手机可以进行各种活动，例如手机支付、网上购物、新闻浏览和在线学习等，手机已经成为人们获取信息和产生信息的主要媒介。

而且，伴随着移动互联网的快速普及，信息出现爆炸式的增长，使得人们从海量信息中准确发现自己感兴趣的项目也越来越困难，于是，项目推荐问题已经变的越来越突出[1]。

目前常用的推荐算法是协同过滤算法。

协同过滤算法以其简单的思想理念广受研究者的喜爱。

然而由于移动互联网的快速发展，信息积累越来越多，也越来越复杂。

此时如果使用传统的协同过滤算法，使得其构建的矩阵越来越大，同时矩阵也越来越稀疏。

因为难以在大矩阵中找到高质量的最近邻，所以使得推荐系统的准确性快速下降。

随着推荐问题越来越明显，如何在海量数据集中寻找到用户喜欢的信息已经变的越来越重要。

因此也吸引了很多研究者投入推荐算法的研究中，同时也取得了很多成就。

有的人通过将多维稀疏向量转换成三维特征向量，然后采用云模型方法来进行推荐[2]。

关联规则基础上数据挖掘最新算法

关联规则基础上数据挖掘最新算法研究机构每天都会收集大量的数据，这些数据包含了许多重要信息。

为了从数据中挖掘出有用的知识和模式，研究人员们常常使用数据挖掘的技术和算法。

其中，关联规则是一种常用的数据挖掘算法，它被广泛应用于市场分析、商品推荐、网络数据分析等领域。

然而，随着数据时代的到来，传统的关联规则算法已经面临一些挑战，因此，不断有新的算法被提出来以适应现代数据挖掘的需求。

近年来，基于关联规则的数据挖掘算法中，最具有代表性的新算法是FP-growth算法。

FP-growth算法在关联规则的挖掘过程中采用了一种压缩数据的技术，大大减少了数据存储和计算的复杂性，提高了挖掘效率。

该算法通过构建频繁模式树，避免了频繁项集的全局计数过程，只需对频繁模式树进行一次深度优先，便可挖掘出所有满足设定阈值的频繁模式。

此外，针对大规模数据集和高维数据的特点，近年来还涌现出了一些新的关联规则挖掘算法。

如基于并行计算的关联规则挖掘算法分布在多个处理器上同时进行计算，提高了挖掘的效率和吞吐量。

另外，考虑到数据的稀疏性问题，新算法引入了无监督逐步扩展方法，通过动态地修改挖掘条件和阈值来增加挖掘结果的多样性和适应性。

同时，还有一些算法针对高维数据的特点进行了优化，如基于支持向量机的关联规则挖掘算法。

除了关联规则挖掘的新算法，最近还涌现出了一些与关联规则相关的数据挖掘算法。

例如，序列模式挖掘，它关注的是事务中项目之间的顺序关系，发现数据中的重要序列模式；还有时间序列中的周期模式挖掘，它通过分析时间序列数据中的周期性变化来发现周期模式。

这些算法和关联规则挖掘密切相关，扩展了关联规则的应用范围。

此外，随着机器学习的发展，深度学习算法在关联规则挖掘中也发挥了重要作用。

深度学习算法可以从大规模数据中学习到更复杂的特征和模式，用于挖掘隐含的关联规则。

例如，基于神经网络的关联规则挖掘算法可以通过神经网络的多层结构来提取数据的高级表示，从而获得更准确和有用的关联规则。

基于Spark的FPGrowth算法的运用

基于Spark的FPGrowth算法的运⽤⼀、FPGrowth算法理解Spark.mllib 提供并⾏FP-growth算法，这个算法属于关联规则算法【关联规则：两不相交的⾮空集合A、B，如果A=>B，就说A=>B是⼀条关联规则，常提及的{啤酒}-->{尿布}就是⼀条关联规则】，经常⽤于挖掘频度物品集。

关于算法的介绍⽹上很多，这⾥不再赘述。

主要搞清楚⼏个概念：1)⽀持度support(A => B) = P(AnB) = |A n B| / |N|，表⽰数据集D中，事件A和事件B共同出现的概率；2)置信度confidence(A => B) = P(B|A) = |A n B| / |A|，表⽰数据集D中，出现事件A的事件中出现事件B的概率；3）提升度lift(A => B) = P(B|A):P(B) = |A n B| / |A| : |B| / |N|，表⽰数据集D中，出现A的条件下出现事件B的概率和没有条件A出现B的概率；由上可以看出，⽀持度表⽰这条规则的可能性⼤⼩，⽽置信度表⽰由事件A得到事件B的可信性⼤⼩。

举个列⼦：10000个消费者购买了商品，尿布1000个，啤酒2000个，同时购买了尿布和啤酒800个。

1)⽀持度：在所有项集中出现的可能性，项集同时含有，x与y的概率。

尿布和啤酒的⽀持度为：800/10000=8%2)置信度：在X发⽣的条件下，Y发⽣的概率。

尿布-》啤酒的置信度为:800/1000=80%，啤酒-》尿布的置信度为：800/2000=40%3)提升度：在含有x条件下同时含有Y的可能性（x->y的置信度）⽐没有x这个条件下含有Y的可能性之⽐：confidence(尿布=> 啤酒)/概率(啤酒)) = 80%/(2000/10000) 。

如果提升度=1，那就是没啥关系这两个通过⽀持度和置信度可以得出强关联关系，通过提升的，可判别有效的强关联关系。

大数据分析中的模式挖掘算法与应用案例

大数据分析中的模式挖掘算法与应用案例在大数据时代，数据的量急剧增加，如何从这海量的数据中挖掘出有用的模式成为了一项重要任务。

模式挖掘算法应运而生，成为了大数据分析中的重要工具。

本文将介绍几种常用的模式挖掘算法，并结合实际应用案例加以说明。

一、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是最为常见的模式挖掘算法之一。

其基本思想是寻找在数据集中经常同时出现的项集，并根据频繁项集生成关联规则。

常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-Growth算法。

Apriori算法是一种基于集合的算法，它通过不断扫描数据库构建候选项集和频繁项集。

该算法的主要步骤包括初始化候选项集，逐次生成候选项集和筛选频繁项集。

通过挖掘频繁项集，我们可以得到物品之间的关联规则。

FP-Growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法。

它通过构建一种称为FP树的数据结构来挖掘频繁项集。

FP-Growth算法将数据集压缩至一个FP树中，通过递归处理树上的每个节点来挖掘频繁项集。

与Apriori算法相比，FP-Growth算法避免了频繁项集的候选项集生成过程，大大提高了算法的效率。

关联规则挖掘算法在市场篮子分析、销售预测等领域有着广泛的应用。

例如，在超市中，通过挖掘商品之间的关联规则，我们可以发现一些有趣的现象，比如啤酒和尿布的购买往往同时发生。

这对于超市的商品定位和销售策略制定具有重要价值。

二、序列模式挖掘算法序列模式挖掘算法是一种用于挖掘数据序列中的模式的算法。

序列模式挖掘算法可以帮助我们发现在序列数据中频繁出现的模式，并从中得出一些有意义的结论。

常用的序列模式挖掘算法有GSP算法和PrefixSpan算法。

GSP算法是一种基于Apriori原理的序列模式挖掘算法。

它通过扫描数据库构建候选序列模式集和频繁序列模式集。

GSP算法的主要步骤包括初始化候选序列模式集，逐次生成候选序列模式集和筛选频繁序列模式集。

PrefixSpan算法是一种递归的序列模式挖掘算法。

基于fp-growth算法的数据挖掘实例研究 -回复

基于fp-growth算法的数据挖掘实例研究-回复基于fpgrowth算法的数据挖掘实例研究数据挖掘是从大规模数据集中寻找隐藏的模式、关联和信息的过程。

在日益增长的数据量和复杂性的背景下，数据挖掘算法及其应用变得越来越重要。

而fpgrowth算法是一种非常有效的数据挖掘算法，用于发现数据集中频繁项集的关联规则。

本文将通过一个实例来阐述fpgrowth算法的应用过程。

实例背景和数据集我们将以一个超市的销售数据为例来说明fpgrowth算法的应用过程。

假设这个超市的销售数据中记录了每位顾客购买的商品清单，我们的目标是利用数据挖掘技术找出顾客购买商品的关联规则。

数据预处理首先，我们需要对数据进行预处理。

原始数据集中记录了每位顾客购买的商品清单，我们需要将数据转化成一个适合fpgrowth算法处理的格式。

通常情况下，数据集格式为每一行代表一位顾客的购买清单，清单中的商品用逗号分隔。

为了方便后续的处理，可以将数据集转化为交易的事务形式。

例如，原始数据集中的一行记录可能是这样的：[牛奶, 面包, 小麦, 鸡蛋]经过转化后，数据集可能变成这样：牛奶, 面包, 小麦, 鸡蛋数据挖掘过程步骤1：构建频繁项集和频繁模式树首先，我们需要构建频繁项集和频繁模式树。

fpgrowth算法通过构建一棵FP树来实现这一步骤。

FP树是一种非常高效的数据结构，用于存储事务数据库中的频繁项集和它们的支持度。

对于我们的超市销售数据集，我们首先需要计算每个商品的支持度，并筛选出频繁项集。

支持度是指一个项集在所有事务中的出现频率，频繁项集是指支持度大于等于预设阈值的项集。

通过计算数据集中每个商品的支持度，并筛选出支持度大于等于预设阈值的商品，我们可以得到一组频繁项集。

接下来，将这些频繁项集按照支持度排序，构建频繁模式树。

步骤2：从频繁模式树中发现关联规则在构建好频繁模式树后，我们可以从中发现关联规则。

关联规则是指商品之间的关联性，例如如果顾客购买了商品A，那么他们更有可能购买商品B。

fpgrowth函数

fpgrowth函数fpgrowth函数是一种用于频繁模式挖掘的算法，它是一种高效的数据挖掘方法，用于发现数据集中的频繁模式或关联规则。

在本文中，我们将详细介绍fpgrowth函数的原理、应用场景以及使用方法。

一、原理fpgrowth函数是基于FP树（Frequent Pattern Tree）的一种频繁模式挖掘算法。

它通过构建一个特殊的数据结构FP树来存储数据集，然后利用FP树来快速发现频繁项集。

FP树是一种紧凑的数据结构，它通过节点链接的方式表示数据集中的频繁项集，可以避免昂贵的模式枚举过程。

具体来说，fpgrowth函数的工作流程如下：1. 构建FP树：遍历数据集，统计每个项的频次，并根据频次排序生成频繁项集。

然后根据频繁项集构建FP树，将数据集映射到FP 树上。

2. 挖掘频繁项集：从FP树的根节点开始，递归地遍历每个节点，找到以当前节点为末尾的路径（即频繁项集），将其加入结果列表中。

3. 生成关联规则：根据频繁项集，使用置信度等指标来生成关联规则，可以通过设置最小支持度和置信度的阈值来控制规则的生成。

二、应用场景fpgrowth函数在很多领域都有广泛的应用，特别适用于：1. 市场篮子分析：可以挖掘顾客购买商品的频繁组合，从而进行交叉销售和推荐。

2. 网络流量分析：可以挖掘网络流量中的异常行为和攻击模式，用于网络安全监测和预警。

3. 社交网络分析：可以挖掘用户之间的关系和行为模式，用于社交网络推荐和社区发现。

4. 生物信息学：可以挖掘基因序列中的频繁模式，用于寻找基因间的关联和功能预测。

三、使用方法fpgrowth函数通常通过调用相应的库或软件包来实现，例如Python 中的mlxtend库、R语言中的arules包等。

以Python为例，使用mlxtend库的fpgrowth函数可以按照以下步骤进行：1. 导入库：首先导入mlxtend库。

2. 准备数据集：将数据集整理成列表或数组的形式。

fp-growth算法公式

fp-growth算法公式FP-growth算法是一种用于频繁项集挖掘的有效算法。

它是基于Apriori算法的一种改进，通过构建频繁模式树来提高算法的效率。

本文将介绍FP-growth算法的原理、步骤以及应用场景。

一、FP-growth算法原理FP-growth算法的核心是构建频繁模式树（FP-tree），然后通过对FP-tree进行递归处理，找出所有的频繁项集。

1. 构建FP-tree对数据集进行扫描，统计每个项的出现频次，并按照频次降序排序。

然后，根据排序后的项集构建FP-tree。

FP-tree是一种有效的数据结构，用于存储频繁项集的模式信息。

2. 构建条件模式基从FP-tree的叶子节点开始，向上遍历每个节点的祖先节点，构建条件模式基。

条件模式基是指以当前节点为结尾的路径集合。

3. 递归挖掘频繁项集对于每个项集，可以通过构建条件FP-tree并递归调用FP-growth 算法来挖掘频繁项集。

递归的终止条件是当FP-tree为空或只包含一个节点时停止。

二、FP-growth算法步骤FP-growth算法的步骤如下：1. 读取数据集，统计每个项的频次。

2. 根据项的频次排序，构建FP-tree。

3. 对于每个项，构建条件FP-tree，并递归调用FP-growth算法。

4. 根据递归结果，生成频繁项集。

三、FP-growth算法应用场景FP-growth算法在频繁项集挖掘中具有广泛的应用，特别适用于以下场景：1. 购物篮分析：通过挖掘顾客购物篮中的频繁项集，可以发现商品之间的关联规则，从而进行精准的商品推荐。

2. 网络流量分析：通过挖掘网络流量数据中的频繁项集，可以发现网络中的异常行为，从而提高网络安全性。

3. 社交网络分析：通过挖掘社交网络中用户之间的频繁联系，可以发现用户的兴趣、需求等信息，从而进行个性化推荐。

四、总结FP-growth算法是一种高效的频繁项集挖掘算法，通过构建FP-tree 和递归处理，可以快速找出所有的频繁项集。

FP-Growth算法在中药数据挖掘中的应用

在中医观点中，多症状的诊断之间是存在着很关联性．而在药方的搭配上，同样存在着很多关联也性．以关联规则为主要算法的数据挖掘，是分析中药
关联性的有效方法．
Ａｐｉｒ算法易于实现，在实际中存在有一些ｒｉｏ但难以克服的缺陷：如对数据库的扫描次数过于频繁、
第３期
张博：ＰＧｒｗｔ法在中药数据挖掘中的应用Ｆ — ｏｈ算
药方剂的配伍研究中，把我国传统的中医药资源是和现代信息技术相结合的重要途径．毫州地处安徽北部，候和土壤适宜中药材的气
生长，自古以来就有中药材种植和交易的历史，誉被为” 中华药都 ” 亳州是神医华佗的故里，天独厚的．得
中图分类号：Ｔ３１Ｐ１
文献标识码：Ａ
文章编号：１７ —１９２１）３０８３６１１Ｘ（０１Ｏ一ｏ２一Ｏ数据关联是某种事物发生时其它事物会发生的
一
数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识．这些知识是隐含的、实现未知的潜在
张博
（州职业技术学院信息工程系，州２６０）毫亳３８０
摘要：中药数据挖掘研究是指在中医理论指导下，用知识发现技术对传统中药新药、中医组方理论及规律、中药作用机制、有效成分、构效关系等多个方面进行全面、系统的研究．关联规则用于方剂配伍将研究的主要目的是探寻核心药群，寻找药物之间的相互联系和整体用药规律．目前普遍使用的是基于频繁项目集发现的Ａｐｉｒ算法，ｒｉｏ该算法易于实现，在实际中存在有一些难以克服的缺陷：对数据库但如

基于FP-growth算法的数据挖掘实例研究

【关键词】数据挖掘；ＦＰ— ｇｒｏｗｔｈ；关联规则；音乐推荐
【中图分类号】Ｐ４１３
【文献标识码】Ｂ
【文章编号】１６７４— ４９９３（２０１５）０５— ０２１６— ０４
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＦＰ —ＧｒｏｗｔｈｉｎＭｕｓｉｃＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉＯｎ口ＫＥＸｉｎ—ｓｈｅｎｇ，ＬＩＵＹａ—ｌｉｎ
ｓｅａｒｃｈｄａｔａｓｅｔｓ，ＳＯｉｔｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｏｒｆｕｌｒｅｓｆｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｎｇｔｈｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｆｏＦＰ—ｇｒｏｔｈｗｗａｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓｅｄｍｕｓｉｃｄａｔａ．Ｉｔｄｕｇｏｕｔａｃｃｕｒａｔｅｄａｔａａｎｄｒｕｌｅｓｗｈｉｃｈｗｅｒｅｉｎｌｉｎｅｗｉｔｈｕｓｅｒｓ ’ ｄｅｍａｎｄｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｉｒａｔｔｉｂｒｕｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙｉｔｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄｍｕｓｉｃａｎｄｔｈｅａｄｔｏｕｓｅｒｓ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｕｎｎｉｎｇｔｉｍｅｆｏＦＰ— ｇｒｏｗｔｈｉｓｏｎｅｏｒｄｅｒｌｏｗｅｒｔｈａｎＡｐｉｏｒｒｉ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅｔｏａｐｐｌｙＦＰ —ｇｒｏｗｔｈｔｏｔｈｅｍｕｓｉｃｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ．

数据挖掘中的关联规则挖掘与推荐系统

数据挖掘中的关联规则挖掘与推荐系统数据挖掘中的关联规则挖掘和推荐系统是两个重要的技术，它们在不同领域的应用广泛，并且有着密切的联系。

本文将介绍关联规则挖掘和推荐系统的基本概念、算法原理以及在实际应用中的一些案例。

一、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的技术手段，它用于从大规模数据集中发现项之间的关联关系。

关联规则通常采用形如“A -> B”的形式，其中A和B是项集，表示存在一种关联关系，当事务中包含项集A时，很有可能同时包含项集B。

关联规则挖掘可以应用于市场篮子分析、网络购物推荐、用户行为分析等领域。

关联规则挖掘的常见算法有Apriori算法和FP-Growth算法。

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它采用逐层搜索的方式，从频繁1-项集开始，依次生成更高阶的频繁项集。

FP-Growth算法则采用前缀树（FP-tree）的数据结构，通过构建树的过程高效地挖掘频繁项集，避免了产生候选集的过程。

关联规则挖掘的应用之一是市场篮子分析。

通过分析顾客购物篮中的商品组合，可以发现商品之间的搭配关系。

例如，通过挖掘到"啤酒->尿布"的关联规则，可以得出结论：在购买啤酒的顾客中，很可能也会购买尿布，这样超市就可以合理地安排商品陈列位置，提高销量。

二、推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户可能对某个项目感兴趣的程度，并向其推荐相关项目。

推荐系统可以帮助用户发现新的兴趣点，提高信息检索效率，提供个性化的用户体验。

推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、音乐电影等领域。

推荐系统的核心任务是根据用户的历史行为和其他特征，预测用户对未来项目的偏好程度。

常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。

基于内容的推荐算法根据项目的特征和用户的偏好，进行相似度计算并向用户推荐相似的项目。

协同过滤算法基于用户的行为历史数据，寻找与当前用户兴趣相似的邻居用户，并向其推荐他们可能感兴趣的项目。

基于FP-GROWTH算法的关联规则挖掘算法研究

基于FP-GROWTH算法的关联规则挖掘算法研究陈寅【摘要】互联网世界的数据每年都在成倍增长,但是对用户有用的信息却好像在减少用户淹没在数据的海洋中,虽然类似于Google这样的搜索引擎可以帮用户找到需要的信息,但是正确率和查全率都不尽如人意.数据挖掘是兴起于20世纪90年代的一项用于决策支持的新技术.FP-GROWTH算法只进行2次数据库扫描.它不使用侯选集,直接压缩数据库成一个频繁模式树,最后通过这棵树生成关联规则.文章研究FP-GROWTH算法理论的同时实现了一个简单算法演示的系统.系统包括算法的执行,对数据库的修改、查询、删除的操作.最后,对FP-GROWTH算法和Apriori算法进行了比较.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2017(000)019【总页数】5页(P118-121,124)【关键词】数据挖掘;关联规则;FP-GROWTH算法;候选集;频繁模式树【作者】陈寅【作者单位】南京华苏科技有限公司,江苏南京 210012【正文语种】中文FP-GROWTH算法采用归纳分散的策略，对数据库进行第一次扫描，把数据库中的频繁项集压缩到一棵频繁模式树（FP-Tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-Tree分化成一些条件数据库，每个条件数据关联一个频繁项，然后再分别对这些条件库进行挖掘。

FP-GROWTH算法核心思想如下所示：输入事务数据库D；最小支持度阈值min_sup。

输出频繁模式的完全集。

FP-tree的产生可由下例进行简单的介绍[1-3]。

我们给出了一个简单的数据集合{1，3，4}，{2，4，5}、{2，4，6}。

先对数据库进行一次扫描，根据集合中项的出现频率可以得出一个数据集合{4，2，1，3，5，6}（项的次序按出现频率由高到低排列），可以把这个集合认为是对数据库扫描后进行了一次整理，生成了一个新的数据库。

由这个集合按项出现的频率生成FP-Tree。

我们先读取第一个集合，并按集合中项的出现频率决定是否优先插入，插入后该节点的计数加1，同样的方法再插入第二个集合，如果集合中项与FPTree中已有的节点重复，那么该节点计数加1，如果不重复，插入该项并且该节点计数加1，重复上述操作直至完成所有项的插入。

基于FP—GROWTH算法的关联规则挖掘算法研究

基于FP—GROWTH算法的关联规则挖掘算法研究作者：陈寅来源：《无线互联科技》2017年第19期摘要：互联网世界的数据每年都在成倍增长，但是对用户有用的信息却好像在减少，用户淹没在数据的海洋中，虽然类似于Google这样的搜索引擎可以帮用户找到需要的信息，但是正确率和查全率都不尽如人意。

数据挖掘是兴起于20世纪90年代的一项用于决策支持的新技术。

FP-GROWTH算法只进行2次数据库扫描。

它不使用侯选集，直接压缩数据库成一个频繁模式树，最后通过这棵树生成关联规则。

文章研究FP-GROWTH算法理论的同时实现了一个简单算法演示的系统。

系统包括算法的执行，对数据库的修改、查询、删除的操作。

最后，对FP-GROWTH算法和Apriori算法进行了比较。

关键词：数据挖掘；关联规则；FP-GROWTH算法；候选集；频繁模式树1 基于FP-GROWTH算法的关联规则挖掘算法1.1 FP-GROWTH算法的基本思想FP-GROWTH算法采用归纳分散的策略，对数据库进行第一次扫描，把数据库中的频繁项集压缩到一棵频繁模式树（FP-Tree），同时依然保留其中的关联信息，随后再将FP-Tree分化成一些条件数据库，每个条件数据关联一个频繁项，然后再分别对这些条件库进行挖掘。

FP-GROWTH算法核心思想如下所示：输入事务数据库D；最小支持度阈值min_sup。

输出频繁模式的完全集。

FP-tree的产生可由下例进行简单的介绍[1-3]。

我们给出了一个简单的数据集合{1，3，4}，{2，4，5}、{2，4，6}。

由这个集合按项出现的频率生成FP-Tree。

我们先读取第一个集合，并按集合中项的出现频率决定是否优先插入，插入后该节点的计数加1，同样的方法再插入第二个集合，如果集合中项与FP-Tree中已有的节点重复，那么该节点计数加1，如果不重复，插入该项并且该节点计数加1，重复上述操作直至完成所有项的插入。

基于FP—Growth算法的毕业生管理系统的研究与应用

一
目，努力寻求 “ 专业对接产业” 的信息，但是校企合
作、专业对接产业，光靠学校一头热是很难做到的，
，
蕴涵式Ｘ — Ｙ称为关联规则，Ｘ、Ｙ分别称为关
它需要多层面、多方位的努力和配合，尤其是行政的力量和相关制度的完善建设作为保障．为了提高人才培养的质量，了解更多用工信息，
联规则Ｘ＝＝＞Ｙ的前提和结论＿１］．关联规则的支持
度就是项集ＸＵＹ的支持度，它用于衡量关联规则
在整个数据集中的频繁程度；关联规则的置信度等于项集ＸＵＹ的支持度 ÷项集Ｘ的支持度，它用于衡量关联规则的可信程度．关联规则挖掘的任务就是在数据集中挖掘出所有的强关联规则．根据强关联规则的定义，将整个关联规则挖掘的过程分为两步．
养质量．关键词：关联规则；毕业生管理系统；研究中图分类号：ＴＰ３１５文献标识码：Ａ文章编号：１００４—９４４４（２０１４）０２ —００６１ —０６
在１９９３年华盛顿召开的一次关于数据管理的的会
挥这些数据背后的价值．其实，这些数据的背后隐藏
着大量有用的信息，有效地管理这些数据，将数据资
１）根据给定的最小支持度，在数据集中找出所

基于fp-增长算法的复合项关联规则挖掘

事务ID1234567购买的商品I1，I2，I4I1，I3，I4I1，I3，I4I1I2，I3I1，I2，I4I51引言在数据挖掘中，关联规则挖掘是一种有效的挖掘方法。

关联规则挖掘中最难解决的问题是求取频繁项集。

在现有的求取频繁项集算法中，多数只考虑了频繁原子项。

而实际问题中，常涉及到复合项的问题。

已有的挖掘复合项关联规则的算法[2]多是基于类Apriori算法的，它可能需要产生大量的候选项集，并且可能需要重复地扫描数据库。

文章基于FP-增长算法[1]提出了一种新的挖掘复合项关联规则的方法。

2关联规则基本概念设I={I1，I2，...，I n是原子项的集合。

设D是事务的集合，其中每个事务T是项的集合，并且T;I。

每一个事务有一个标识符，称作TID。

设X是一个项集，当且仅当X;T，称事务T包含X。

关联规则是形如X=Y的蕴涵式，其中X c I，Y c I，且X n Y=0。

支持度S（support）定义为：包含X U Y的事务占D的S%。

置信度c（confidence）定义为：D中含有X的事务的c%也含有Y。

同时满足最小支持度和最小置信度的规则称作强关联规则。

关联规则的挖掘就是在大型数据库中发现强关联规则。

I k（1s k s n）称作原子项，每个原子项就是存储在事务元组的属性中的一个值。

复合项是由两个以上原子项组合而成的。

复合项的形式通常如下：I1V...V I k，其中I k G I，1s k s n，并且I k#I j（k#j）。

如果一个事务包含组成复合项的原子项中的一个或多个，那么就称它包含这个复合项。

原子项和复合项通常都称作项。

项的集合称为项集。

包含k个项的项集称为k-项集。

项集出现的频率是指包含项集的事务数，简称为项集的频率或计数。

如果项集出现的频率大于或等于最小支持度与D中事务总数的乘积（称为最小支持度计数），则称项集满足最小支持度。

满足最小支持度的项集，称为频繁项集。

关联规则的挖掘是一个两步的过程：（1）找出所有频繁项集。

FP-growth算法改进及其在连锁快餐业关联菜品挖掘中的应用

FP-growth算法改进及其在连锁快餐业关联菜品挖掘中的应用随着网络技术和数据库技术的发展，人类已经进入了大数据的时代，如何从海量数据中发现和利用有用信息变得越来越有挑战性。

关联规则是数据挖掘的重要研究方向，可用于发现交易数据库中不同商品之间的联系，反应顾客购买行为模式，有助于企业进行商业决策。

本文首先介绍了关联规则的相关理论及其研究进展，重点分析了关联规则中FP-growth算法及其在数据挖掘过程中发现关联规则的瓶颈问题。

其次，为了解
决FP-growth算法因时间复杂度和空间复杂度都比较高而无法有效挖掘出关联
规则的问题，本文提出了IDFP-growth（Improved Division FP-growth）算法，该算法将大型事务数据库按照事务首项不同分解成多个子数据库，对每个子数据库分别建立带指针的IDFP-tree（Improved Division FP-tree）结构，分别对每个子数据库挖掘出频繁项集，再将挖掘结果合并，并用实验证明了
IDFP-growth算法在时间和空间上的效率都优于FP-growth算法。

最后，以安徽省老乡鸡连锁快餐提供的数据为源数据，应用IDFP-growth 算法挖掘老乡鸡连锁快餐菜品中的关联菜品，分析挖掘出的关联菜品，为老乡鸡连锁快餐提出可行的营销建议。

一种改进的FP-Growth算法及其在业务关联中的应用

一种改进的ＦＰ－Ｇｒｏｗｔｈ算法及其在业务关联中的
应用
?フ? 要：基于FP?彩鞯?FPGrowth算法在挖掘频繁模式过程中需要递归地产生大量的条件FP?彩?,效率不高,并且不太适合应用在移动通信业务交叉销售等具有业务约束的
关联规则挖掘中。

因此，提出了基于项目约束的频繁模式树ICFP?彩骱椭苯釉诖耸魃辖?行挖掘的新算法――ICFPMine。

理论分析和实验结果表明，ICFPMine算法在内存占用和时间开销等方面比FPGrowth算法更优越，在移动通信业务交叉销售领域的应用中取得了较好的效果。

?ス丶?词：频繁模式;项目约束;ICFP?彩?;交叉销售。