ScholarGate
Asszisztens
Machine learningMachine learning

Online FP-growth

Az Online FP-growth az FP-growth algoritmus inkrementális kiterjesztése, amely folyamatosan érkező tranzakciós streamekből bányászik gyakori itemseteket anélkül, hogy a teljes FP-fát a nulláról kellene felépíteni. Új tranzakciók érkezésekor egy meglévő, kompakt faszerkezetet frissít, így alkalmas valós idejű és nagy sebességű adatkörnyezetekhez, ahol a teljes adatbázis-átvizsgálás nem kivitelezhető.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett
ScholarGateOnline FP-growth (Online Frequent Pattern Growth (Incremental FP-tree Mining)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/machine-learning/online-fp-growth · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026