基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘

基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘

江雨燕, 李平

随着互联网技术的发展，网络数据变得越来越巨大，如何从中挖掘有效信息成为人们研究的重点。近年来频繁项集挖掘由于其在关联规则挖掘、相关挖掘等任务中的相关重要作用，越来越受到人们的重视。本文针对分布式计算环境下频繁项集挖掘算法的研究，对PFP-Growth算法进行了改进，通过MapReduce编程模型对改进的PFP-Growth算法进行了实现和应用，使用户可以从海量数据中高效地获得所有需要的频繁项集，实验结果表明算法在针对海量数据时具有较高的效率和伸缩性。

基于PFP-Growth算法的海量频繁项集挖掘

时间： 2024-09-24 09:17:14

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背景:         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FP

《Python数据挖掘：概念、方法与实践》——2.1节什么是频繁项集

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