ScholarGate
Assistent
Machine learningMachine learning

Online FP-growth

Online FP-growth er en inkrementell utvidelse av FP-growth-algoritmen som utvinner hyppige itemsett fra kontinuerlig ankommende transaksjonsstrømmer uten å måtte bygge hele FP-treet på nytt fra bunnen av. Den oppdaterer en eksisterende kompakt trestruktur etter hvert som nye transaksjoner ankommer, noe som gjør den egnet for sanntids- og høyhastighetsdata-miljøer der en fullstendig databaseskanning er upraktisk.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartLast ned lysbilder

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Metodekart

Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.

Kilder

  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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Online Frequent Pattern Growth (Incremental FP-tree Mining). ScholarGate. https://scholargate.app/no/machine-learning/online-fp-growth

Hvilken metode?

Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.

Sammenlign side om side
ScholarGateOnline FP-growth (Online Frequent Pattern Growth (Incremental FP-tree Mining)). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/machine-learning/online-fp-growth · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026