一、FP-Growth算法代码
def createTree(dataSet, minSup=1): #FP树构建函数
headerTable = {} #头指针表
for trans in dataSet: #第一次遍历扫描数据集并统计每个元素项出现的频度
for item in trans:
headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
for k in list(headerTable.keys()): #移除不满足最小支持度的元素项
if headerTable[k] 0: #根据全局频率对每个事务中的元素排序
orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count) #使用排序后的频率项集对树进行填充
return retTree, headerTable #返回树和头指针表
二、FP-Growth算法
FP-Growth算法是一种基于Apriori算法的无序频繁项集挖掘算法，使用前缀树（也称为前缀路径树或FP树）数据结构来存储以一种压缩的方式来表示数据集中的共现模式。与Apriori算法相比，它不需要候选集和关联规则的生成过程，从而大大减少了计算时间，能够处理大规模数据集，并提高了性能。我们可以将FP-Growth算法的流程分为以下步骤：
三、FP-Growth和Apriori对比
1. 算法时间复杂度 FP-Growth算法只需要遍历数据集两次，而Apriori算法需要多次遍历数据集，FP-Growth算法时间复杂度更低，尤其当支持度较高且数据集非常庞大时，优势更加明显。
2. 挖掘性能 FP-Growth算法通过数据量的压缩和树结构的维护使得挖掘性能优于Apriori算法。FP-Growth算法生成了一颗前缀树，这样可以避免了生成大量的候选项集，从而提高了关联规则的挖掘效率。
3. 系统开销 使用FP-Growth算法的系统开销较小，但由于需要占用一定的磁盘空间，因此Apriori算法对于对内存的需求较小。
四、FP-Growth算法的应用场景
1. 销售领域：可以通过对销售数据进行挖掘，发现产品之间的相关关系，优化销售策略，提高销售效率和产品粘性。
2. 推荐系统：可以通过对用户行为数据的挖掘，发现用户之间的相同行为模式，从而提升推荐的效果，优化推荐算法。
3. 社交网络领域：可以对社交网络中用户之间的社交关系进行挖掘，发现用户之间的共同兴趣爱好，从而向用户推荐更加精准的内容，提高用户体验。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/254091.html
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