Machine learningPattern mining
FP-Growth (גידול דפוסים תדירים)
FP-Growth, שהוצג על ידי ג'יהווי האן, ג'יאן פיי וי ייוון יין בשנת 2000, כורה קבוצות פריטים תדירות מנתוני טרנזקציות מבלי ליצור קבוצות מועמדות, הצעד היקר שמאט את אלגוריתם Apriori הקלאסי. הוא דוחס את מסד הנתונים לעץ דפוסים תדירים (FP-tree) בשתי סריקות, ואז מגדל דפוסים תדירים באופן רקורסיבי ממבנה זה, מה שהופך אותו למהיר באופן דרמטי מ-Apriori על מערכי נתונים גדולים וצפופים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+8 more
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). FP-Growth (Frequent Pattern Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- כריית כללי אסוציאציה (Apriori)למידת מכונה↔ compare
- כריית קבוצות פריטים נפוצות בשיטת ECLATלמידת מכונה↔ compare
- ניתוח מושגים פורמלי (Formal Concept Analysis - FCA)מחשוב רך↔ compare
- אשכול K-Meansלמידת מכונה↔ compare
מאוזכר על ידי
כללי כללי אסוציאציה למידה פעילהאלגוריתם Aprioriכללי אסוציאציות בייסיאנייםכריית קבוצות פריטים נפוצות בשיטת ECLATכריית דפוסים מתפתחיםאלגוריתם Ensemble Aprioriכללי אסוציאציות מבוססי אנסמבלכללי אסוציאציות ניתנים להסברFP-Growth מוסברכריית כללי אסוציאציה מקווניםFP-growth מקווןאלגוריתם Apriori מונחה-למחצהכריה של כללי אסוציאציה במודרכות-למחצה (Semi-supervised Association Rules)FP-growth מונחה-למחצהכריה של דפוסים סדרתיים (Sequential Pattern Mining)