高效算法FP-Growth的原理与应用

FP-Growth算法：高效关联规则挖掘

FP-Growth是一种高效的关联规则挖掘算法，通过构建频繁模式树来发现项目之间的模式。该算法利用频繁模式树的层级结构，逐层扫描树中的路径，生成频繁项目集和关联规则。FP-Growth的优势在于速度快、内存占用低，尤其适用于大型数据集的挖掘。

数据挖掘 10 2024-05-28

Java中的FP-Growth算法实现

随着数据处理需求的增加，FP-Growth算法在Java编程环境中的实现变得越来越重要。如果您对频繁模式挖掘有兴趣，请查阅详细的源代码。

数据挖掘 10 2024-07-14

关联规则算法比较FP-Growth与Apriori

包含基本的关联规则算法Apriori和FP-Growth的详细比较，以及它们的具体实现方法，简明易懂。

算法与数据结构 5 2024-07-28

关联规则挖掘FP-growth算法实现详解

关联规则挖掘涉及多种经典算法，其中Apriori算法因效率低和高时间复杂度而受限。为此，韩佳伟改进了该算法，并提供了Python实现的FP-growth算法示例。

算法与数据结构 7 2024-07-15

基于FP-Growth的营销策略关联规则分析算法设计与实现

本报告涵盖了数据挖掘大报告，详细介绍了基于FP-Growth算法的营销策略关联规则分析。报告包括数据处理、代码实现、结果整理以及详实的实施步骤。数据源自Kaggle，报告分为绪论、相关理论与技术、FP-Growth算法关联规则分析、结论与课程体会。该研究通过关联规则分析，为公司最大化营销活动利润提供策略建议。

数据挖掘 8 2024-07-17

JSP+Servlet+ECharts+Python爬取数据实现协同过滤与FP-Growth算法

本项目基于JSP+Servlet+ajax+ECharts技术，利用Python爬取网页数据，并使用协同过滤和FP-Growth算法进行数据分析。

算法与数据结构 10 2024-05-13

LFM算法的应用与原理分析

LFM算法是一种用于复杂网络社团结构检测的先进方法，由Andrea Lancichinetti、Santo Fortunato和János Kertész于2009年提出。该算法通过局部优化适应度函数来发现允许节点重叠的社团以及层次结构。LFM算法的关键在于利用参数调节分辨率，揭示不同层次的组织结构，从而同时发现重叠社区和层次结构。在真实网络和人工网络上的应用测试表明，LFM算法能有效分析复杂网络的社团结构。

数据挖掘 15 2024-08-16

FP增长算法：一种高效的频繁项集挖掘技术

FP增长算法是一种用于发现频繁项集的数据挖掘技术，它摒弃了传统的“产生-测试”范式，而是利用一种名为FP树的紧凑数据结构来组织数据，并直接从FP树中提取频繁项集。

数据挖掘 8 2024-05-16

Java实现的FP树增长算法

FP树增长算法是数据挖掘中挖掘频繁项集的有效方法，通过减少数据库扫描次数来提高效率。

数据挖掘 11 2024-07-15