常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FPGrowth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍，通过... ...
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2017-09-08 10:08:18
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常见的挖掘频繁项集算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FPGrowth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略，算法只需扫描原始数据两遍，通过... ...
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2017-09-06 00:27:12
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一、简介 Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。例如著名的购物篮问题。 二、结合应用分析 1、购物篮问题：顾客在买了某种商品时也会买另一种商品。例如下面这些关联： ...
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2017-08-30 15:42:29
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Apriori算法是基于Apriori定律： 1、如果一个集合是频繁项集，则它的所有子集都是频繁项集。 2、如果一个集合不是频繁项集，则它的所有超集都不是频繁项集。 Apriori是由a priori合并而来的，它的意思是后面的是在前面的基础上推出来的，即先验推导，怎么个先验法，其实就是二级频繁项集 ...
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2017-08-18 15:18:46
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适用场合 Apriori算法包含两部分内容：1，发现频繁项集 2，挖掘关联规则。 通俗地解释一下，就是这个意思：1.发现哪些项目常常同时出现 2.挖掘这些常常出现的项目是否存在“如果A那么B”的关系。 举个例子：网店购物订单常常会出现这样一种情况：那就是某几种物品常常一起买。比如锅和铲子、手机和手机 ...
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2017-08-13 17:36:27
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Aprori算法利用频繁集的两个特性，过滤了很多无关的集合，效率提高不少，但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法，每一次消除都需要扫描一次所有数据记录，造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集，效率比Aprori算法高很多。 FpGrowth算法通过构 ...
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2017-07-23 12:37:54
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第六章51、关联规则的挖掘的两个过程1、找出所有的频繁项集2、由频繁项集产生强关联规则52、频繁项集挖掘方法 1、Apriori算法 2、挖掘频繁项集的模式增长方法 3、使用垂直数据格式挖掘频繁项集53、提高Apriori算法的效率 1、基于散列的技术 2、事务压缩 3、划分 4、抽样 5、动态项集 ...
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2017-06-29 23:48:45
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Apriori算法是一种最有影响的挖掘 0-1 布尔关联规则频繁项集的算法。这种算法利用了频繁项集性质的先验知识（因此叫做priori）。Apriori使用了自底向上的实现方式（如果集合 I 不是频繁项集，那么包含 I 的更大的集合也不可能是频繁项集），k – 1 项集用于探索 k 项集。首先，找出 ...
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2017-06-13 12:54:29
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本文參考韩家炜《数据挖掘-概念与技术》一书第六章，前提条件要理解 apriori算法。 另外一篇写得较好的文章在此推荐： http://hi.baidu.com/nefzpohtpndhovr/item/9d5c371ba2dbdc0ed1d66dca 0.实验数据集： user2items.csv ...
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2017-05-23 10:18:03
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Apriori算法原理一：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的，如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。 Apriori算法原理二：如果某条规则并不满足最小可信度要求，那么该规则的所有子集也不会满足最小可信度要求。 注：若所有项集为树形结构，子集是上一层，超集是下一层。 ...
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2017-05-15 14:08:19
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