FP-Growth
FP-Growth, introduced by Jiawei Han, Jian Pei, and Yiwen Yin in 2000, mines frequent itemsets from transaction data without generating candidate sets, the costly step that slows the classic Apriori algorithm. It compresses the database into a frequent-pattern tree (FP-tree) in two scans, then grows frequent patterns recursively from that structure, making it dramatically faster than Apriori on large, dense datasets.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.