Machine learningMachine learning

Online FP-growth

Online FP-growth est une extension incrémentale de l'algorithme FP-growth qui extrait des ensembles d'éléments fréquents à partir de flux de transactions arrivant continuellement, sans reconstruire entièrement l'arbre FP à partir de zéro. Il met à jour une structure d'arbre compacte existante à mesure que de nouvelles transactions arrivent, ce qui le rend adapté aux environnements de données en temps réel et à haute vélocité où un balayage complet de la base de données est impraticable.

Ouvrir dans MethodMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sources

  1. Cheung, W. & Zaiane, O. R. (2004). Incremental Mining of Frequent Patterns Without Candidate Generation or Support Thr esholding. In Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2004), pp. 111–118. IEEE. link
  2. Lee, G., Yun, U. & Ryu, K. H. (2014). Sliding window based weighted maximal frequent pattern mining over data streams. Expert Systems with Applications, 41(2), 694–708. DOI: 10.1016/j.eswa.2013.07.094

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Online Frequent Pattern Growth (Incremental FP-tree Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/machine-learning/online-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.

Compare side by side
ScholarGateOnline FP-growth (Online Frequent Pattern Growth (Incremental FP-tree Mining)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/machine-learning/online-fp-growth · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026