fpgrowth and aprior

资 源 简 介

fpgrowth and aprior

详 情 说 明

FP-growth和Apriori是两种经典的频繁项集挖掘算法，常用于关联规则分析。

Apriori采用"产生-测试"的暴力搜索思路，通过逐层扫描数据库生成候选项集，再利用剪枝策略减少计算量。其核心缺陷在于多次扫描数据集，且候选集膨胀时效率骤降。

FP-growth通过构建FP-tree压缩数据集，避免重复扫描。它先将事务数据库映射为紧凑的前缀树结构，再通过条件模式基递归挖掘频繁项集。这种分治策略大幅减少了I/O开销，尤其适合稠密数据集。

实际比较时需注意： Apriori实现简单，适合稀疏数据和小规模场景 FP-growth内存消耗较高但速度优势明显 两者在支持度阈值较低时性能差异最显著

典型优化方向包括改进数据结构（如哈希树）、并行化计算或引入采样技术。选择算法时应综合考虑数据特征、硬件环境和实时性要求。