基于FP-GROWTH算法的关联规则挖掘算法研究

互联网世界的数据每年都在成倍增长,但是对用户有用的信息却好像在减少,用户淹没在数据的海洋中,虽然类似于Google这样的搜索引擎可以帮用户找到需要的信息,但是正确率和查全率都不尽如人意。数据挖掘是兴起于20世纪90年代的一项用于决策支持的新技术。FP-GROWTH算法只进行2次数据库扫描。它不使用侯选集,直接压缩数据库成一个频繁模式树,最后通过这棵树生成关联规则。文章研究FP-GROWTH算法理论的同时实现了一个简单算法演示的系统。系统包括算法的执行,对数据库的修改、查询、删除的操作。最后,对FP-GROWTH算法和Apriori算法进行了比较。

Study on association rule mining algorithm based on FP-GROWTH algorithm