방법 증거 기록
Semi-supervised FP-growth
Semi-supervised FP-growth extends the classical Frequent Pattern growth algorithm by incorporating partial labels, user-defined constraints, or class-level information to guide frequent itemset discovery. Instead of mining all patterns indiscriminately, it focuses on patterns that are both statistically frequent and semantically meaningful given the available supervision signal.
원본 기록
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Semi-supervised Frequent Pattern Growth
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
- 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. · URL
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관련 방법
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