FP-Growth演算法的詳細介紹

一、FP-Growth演算法代碼

def createTree(dataSet, minSup=1):                 #FP樹構建函數
    headerTable = {}                               #頭指針表
    for trans in dataSet:                          #第一次遍歷掃描數據集並統計每個元素項出現的頻度
        for item in trans:
            headerTable[item] = headerTable.get(item, 0) + dataSet[trans]
    for k in list(headerTable.keys()):             #移除不滿足最小支持度的元素項
        if headerTable[k]  0:                          #根據全局頻率對每個事務中的元素排序
            orderedItems = [v[0] for v in sorted(localD.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True)]
            updateTree(orderedItems, retTree, headerTable, count)     #使用排序後的頻率項集對樹進行填充
    return retTree, headerTable                    #返回樹和頭指針表

二、FP-Growth演算法

FP-Growth演算法是一種基於Apriori演算法的無序頻繁項集挖掘演算法，使用前綴樹（也稱為前綴路徑樹或FP樹）數據結構來存儲以一種壓縮的方式來表示數據集中的共現模式。與Apriori演算法相比，它不需要候選集和關聯規則的生成過程，從而大大減少了計算時間，能夠處理大規模數據集，並提高了性能。我們可以將FP-Growth演算法的流程分為以下步驟：

三、FP-Growth和Apriori對比

1. 演算法時間複雜度 FP-Growth演算法只需要遍曆數據集兩次，而Apriori演算法需要多次遍曆數據集，FP-Growth演算法時間複雜度更低，尤其當支持度較高且數據集非常龐大時，優勢更加明顯。
2. 挖掘性能 FP-Growth演算法通過數據量的壓縮和樹結構的維護使得挖掘性能優於Apriori演算法。FP-Growth演算法生成了一顆前綴樹，這樣可以避免了生成大量的候選項集，從而提高了關聯規則的挖掘效率。
3. 系統開銷 使用FP-Growth演算法的系統開銷較小，但由於需要佔用一定的磁碟空間，因此Apriori演算法對於對內存的需求較小。

四、FP-Growth演算法的應用場景

1. 銷售領域：可以通過對銷售數據進行挖掘，發現產品之間的相關關係，優化銷售策略，提高銷售效率和產品粘性。
2. 推薦系統：可以通過對用戶行為數據的挖掘，發現用戶之間的相同行為模式，從而提升推薦的效果，優化推薦演算法。
3. 社交網路領域：可以對社交網路中用戶之間的社交關係進行挖掘，發現用戶之間的共同興趣愛好，從而向用戶推薦更加精準的內容，提高用戶體驗。