FP-Growth (Frequent Pattern Growth)

FP-Growth, được giới thiệu bởi Jiawei Han, Jian Pei và Yiwen Yin vào năm 2000, khai thác các tập hợp mục thường xuyên từ dữ liệu giao dịch mà không cần tạo tập ứng viên, một bước tốn kém làm chậm thuật toán Apriori cổ điển. Nó nén cơ sở dữ liệu thành một cây mẫu thường xuyên (FP-tree) trong hai lần quét, sau đó đệ quy phát triển các mẫu thường xuyên từ cấu trúc đó, làm cho nó nhanh hơn đáng kể so với Apriori trên các tập dữ liệu lớn, dày đặc.