خوارزمية نمو الأنماط المتكررة (FP-Growth)
تُعد خوارزمية FP-Growth، التي قدمها جياوي هان وجيان بيي ويي وين ين في عام 2000، أداة لاستخراج مجموعات العناصر المتكررة من بيانات المعاملات دون الحاجة إلى توليد مجموعات مرشحة، وهي الخطوة المكلفة التي تبطئ خوارزمية Apriori الكلاسيكية. تقوم هذه الخوارزمية بضغط قاعدة البيانات في شجرة الأنماط المتكررة (FP-tree) في مسحين، ثم تنمي الأنماط المتكررة بشكل تكراري من هذا الهيكل، مما يجعلها أسرع بكثير من Apriori على مجموعات البيانات الكبيرة والكثيفة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
المصادر
- Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. ACM SIGMOD Record, 29(2), 1–12. DOI: 10.1145/342009.335372 ↗
- Han, J., Pei, J., Yin, Y., & Mao, R. (2004). Mining frequent patterns without candidate generation: a frequent-pattern tree approach. Data Mining and Knowledge Discovery, 8(1), 53–87. DOI: 10.1023/B:DAMI.0000005258.31418.83 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). FP-Growth (Frequent Pattern Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/fp-growth
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التنقيب عن قواعد الارتباط (Apriori)تعلم الآلة↔ compare
- تعدين مجموعات العناصر المتكررة ECLATتعلم الآلة↔ compare
- تحليل المفهوم الرسمي (FCA)الحوسبة المرنة↔ compare
- تجميع العنقودية باستخدام المتوسطات (K-Means Clustering)تعلم الآلة↔ compare