एफपी-ग्रोथ (फ्रीक्वेंट पैटर्न ग्रोथ)
एफपी-ग्रोथ, जिसे 2000 में जियावेई हान, जियान पेई और यिवेन यिन द्वारा प्रस्तुत किया गया था, यह लेनदेन डेटा से बार-बार आने वाले आइटमसेट को माइन करता है, बिना कैंडिडेट सेट उत्पन्न किए, जो कि क्लासिक अपरिओरी एल्गोरिथम को धीमा करने वाला महंगा कदम है। यह दो स्कैन में डेटाबेस को एक फ्रीक्वेंट-पैटर्न ट्री (एफपी-ट्री) में कंप्रेस करता है, फिर उस संरचना से बार-बार आने वाले पैटर्न को रिकर्सिव रूप से विकसित करता है, जिससे यह बड़े, सघन डेटासेट पर अपरिओरी की तुलना में काफी तेज हो जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). FP-Growth (Frequent Pattern Growth). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/fp-growth
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