ทำไม FP growth ดีกว่า Apriori?
ทำไม FP growth ดีกว่า Apriori?

วีดีโอ: ทำไม FP growth ดีกว่า Apriori?

วีดีโอ: ทำไม FP growth ดีกว่า Apriori?
วีดีโอ: Lecture 11 - Association Rule Mining 2024, อาจ
Anonim

อนุญาตให้ค้นพบชุดไอเท็มบ่อยครั้งโดยไม่ต้องสร้างผู้สมัคร

FP Growth :

พารามิเตอร์ Apriori อัลกอริทึม ต้นไม้เอฟพี
การใช้หน่วยความจำ ต้องใช้พื้นที่หน่วยความจำจำนวนมากเนื่องจากมีการสร้างตัวเลือกจำนวนมาก ต้องใช้พื้นที่หน่วยความจำเพียงเล็กน้อยเนื่องจากโครงสร้างที่กะทัดรัดและไม่มีการสร้างตัวเลือก

นอกจากนี้ Apriori หรือ FP ตัวไหนดีกว่ากัน?

FP - การเจริญเติบโต : วิธีการขุดที่มีประสิทธิภาพของรูปแบบบ่อยในฐานข้อมูลขนาดใหญ่: ใช้ขนาดกะทัดรัดสูง FP - ต้นไม้ , วิธีแบ่งแยกและพิชิตในธรรมชาติ ทั้งคู่ Apriori และ FP - การเจริญเติบโต กำลังตั้งเป้าที่จะค้นหารูปแบบที่สมบูรณ์ แต่ FP - การเจริญเติบโต มีประสิทธิภาพมากกว่า Apriori ในส่วนของลวดลายยาว

นอกเหนือจากข้างต้น อัลกอริธึมการเติบโตของ FP คืออะไร NS FP - อัลกอริทึมการเติบโต เสนอโดย Han in เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้สำหรับการขุดชุดรูปแบบที่ใช้บ่อยทั้งหมดตามส่วนของรูปแบบ การเจริญเติบโต โดยใช้คำนำหน้าแบบขยาย- ต้นไม้ โครงสร้างสำหรับจัดเก็บข้อมูลที่บีบอัดและสำคัญเกี่ยวกับรูปแบบที่ใช้บ่อยที่มีชื่อว่า frequent-pattern ต้นไม้ ( FP - ต้นไม้ ).

ในทำนองเดียวกัน ข้อดีของอัลกอริธึมการเติบโตของ FP คืออะไร?

ข้อดีของอัลกอริธึมการเติบโตของ FP การจับคู่รายการไม่ได้ทำในอัลกอริธึมนี้และทำให้เร็วขึ้น ฐานข้อมูลถูกเก็บไว้ในเวอร์ชันกะทัดรัดใน หน่วยความจำ . มีประสิทธิภาพและสามารถปรับขนาดได้สำหรับการขุดทั้งรูปแบบความถี่ยาวและระยะสั้น

ทรัพย์สิน Apriori คืออะไร?

NS ทรัพย์สิน Apriori คือ คุณสมบัติ แสดงว่าค่าเกณฑ์การประเมินของรูปแบบการเรียงลำดับมีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับค่าของรูปแบบย่อยตามลำดับ เรียนรู้เพิ่มเติมใน: Sequential Pattern Mining จาก Sequential Data

แนะนำ: