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Online FP-growth
Online FP-growth는 전체 FP-tree를 처음부터 다시 구축하지 않고 지속적으로 들어오는 거래 스트림에서 빈발 항목 집합을 마이닝하는 FP-growth 알고리즘의 증분 확장입니다. 새로운 거래가 들어올 때 기존의 압축된 트리 구조를 업데이트하여 실시간 및 고속 데이터 환경에 적합하며, 여기서 전체 데이터베이스 스캔은 비현실적입니다.
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출처
- 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 ↗
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Online Frequent Pattern Growth (Incremental FP-tree Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-fp-growth
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