Semi-supervidiertes FP-growth
Semi-supervidiertes FP-growth erweitert den klassischen Frequent Pattern growth-Algorithmus durch die Einbeziehung partieller Labels, benutzerdefinierter Constraints oder Informationen auf Klassenebene, um die Entdeckung häufiger Itemsets zu steuern. Anstatt alle Muster wahllos zu minen, konzentriert es sich auf Muster, die sowohl statistisch häufig als auch semantisch bedeutsam sind, gegeben das verfügbare Überwachungssignal.
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Quellen
- Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 1–12. DOI: 10.1145/342009.335372 ↗
- FP-growth algorithm. Wikipedia. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Frequent Pattern Growth. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/semi-supervised-fp-growth
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