序列模式挖掘是从序列数据库中发现频繁子序列作为模式. 子序列与频繁序列 了解了序列数据的概念,我们再来看看上面是子序列.子序列和我们数学上的子集的概念很类似,也就是说,如果某个序列A所有的项集在序列B中的项集都可以找到,则A就是B的子序列.当然,如果用严格的数学描述,子序列是这样的: 对于序列A={a1,a2,...ana1,a2,...an}和序列B={b1,b2,...bmb1,b2,...bm},n≤mn≤m,如果存在数字序列1≤j1≤j2≤...≤jn≤m1≤j1≤j2≤...≤jn≤m

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48918007 FP-Growth频繁项集挖掘算法(Frequent-Pattern Growth, 频繁模式增长) FP-树频集算法 这个没时间写,下次有空写吧╮(╯_╰)╭ from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48918007 ref:数据挖掘概率与技术 J.Han,J.Pei,and Y.Yin.Mining frequent

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法.它只会扫描数据集两次,能顺序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信息

所 谓挖掘频繁模式,关联和相关,即指在出现的数据集中找到一个经常出现的序列模式或者是一个经常出现的数据结构.就像搞CPU设计的人知道,Cache的预 取机制有流预取和指针预取,前者就是发现流模式,即发现在地址上顺序出现的序列模式,后者即发现指针链接模式,即链式数据结构. 比 如一个人逛超市,她的购物篮里可能装有各种商品的组合.我们设想所有的商品构成全集,每种商品用0-1表示是否出现,那么每个购物篮就可以用一个布尔向量 表示,如(0,1,...,1,0)可能表示:(没有买酸奶,买了冰激凌...买了

FP-growth算法高效发现频繁项集(Python代码) http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/51332428

一.频繁项集挖掘为什么会出现FP-growth呢? 原因:这得从Apriori算法的原理说起,Apriori会产生大量候选项集(就是连接后产生的),在剪枝时,需要扫描整个数据库(就是给出的数据),通过模式匹配检查候选集合(为的是找到满足最小支持度的项).候选产生过程带来的就是昂贵的代价开销,所以FP-growth就出现了. 二.FP-growth(Frequent-Pattern Growth) :频繁模式增长 1.数据库(给出的数据)第一次扫描和Apriori一样,找出频繁1项集的集合,统计各

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Apriori算法: 使用一种称为逐层搜索的迭代方法,其中K项集用于搜索(K+1)项集. 首先,通过扫描数据库,统计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合.该集合记为L1.然后,使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找出L3,如此下去,直到不能再找到频繁K项集.找出每个Lk需要一次数据库的完整扫描. 为了提高频繁项集逐层产生的效率,一种称为先验性质的重要性质用于压缩搜索空间. 先验性质:频繁项集的所有非空子集也一定是

FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对.为了达到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树).下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最好的方法.请看下面这个例子: 这张表描述了一张商品交易清单,abcdefg代表商品,(ordered)frequent items这一列是把商品按照降序重新进行了排列,这个排序很重要,我们操作的所

最近再学习算法和数据结构,推荐一本书:Data structures and Algorithm analysis in Java 3rd 以下的四种算法出自本书 四种最大子序列和的算法: 问题描述 给定(可能有负数)整数a(1).a(2).……a(n),求 a(1)+a(2)+……+a(j)的最大值.为方便起见,若所有的整数为负数,则最大子序列和为0. 也就是:在一系列整数中,找出连续的若干个整数,这若干个整数之和 最大. 第一种:穷举所有可能,由于嵌套三层for循环,运行时间O(N^3) p

问题: /** * 给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和,并顺序打印子序列. * 示例: * 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], * 输出: 6,并打印连续子序列 * 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6. */ 测试main方法: public static void main(String[] args) { int[] data={1,-2,3,4,-8,12,2}; System.

最长上升子序列问题 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 有一个长为n的数列a. 请求出这个序列中最长上升子序列的长度. 最长上升子序列的数字之间能够有间隔. 即最长上升子序列(LIS, Longest Increasing Subsequence), 比如: n=5, a={4,2,3,1,5}, result=3(2,3,5). 使用动态规划求解(DP). 方法1: 依次求出每一个数字之前的最长上升子序列, 时间复杂度O(n^

最长公共子序列(LCS) 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 给定两个字符串s,t, 求出这两个字符串最长的公共子序列的长度. 字符串的子序列并一定要连续, 能够包含间隔. 即最长公共子序列问题(LCS, Longest Common Subsequence) 使用动态规划, 假设字符相等, 两个字符串就依次递增一位, 一直到字符串的结尾. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.7.17

已知序列X=(A,B,C,A,B,D,A)和序列Y=(B,A,D,B,A),求它们的最长公共子序列S. /* * LCSLength.java * Version 1.0.0 * Created on 2017年11月30日 * Copyright ReYo.Cn */ package reyo.sdk.utils.test.dy; /** * <B>创 建 人:</B>AdministratorReyoAut <BR> * <B>创建时间:</B&g

给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度. 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 纯DP 解体思路:利用动态规划的方法,从一个方向遍历数组,每次获取以该位置为子序列结尾的长度.状态表示,利用数组f分别表示以该位结尾的最长上升子序列:状态转移,像前遍历,如果前者比后者小,则取二者最大长度,最后在加一,表示加上当前位. PS:现在做dp的题自然而然能够想到闫氏DP分析法,首先想到如何用数组表示每个状态,再去思考怎么递推状态. class Solution { p

public static int lcs(String str1, String str2) { int len1 = str1.length(); int len2 = str2.length(); int c[][] = new int[len1+1][len2+1]; for (int i = 0; i <= len1; i++) { for( int j = 0; j <= len2; j++) { if(i == 0 || j == 0) { c[i][j] = 0; } else

转移方程 代码: //法一: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; //---------------https://lunatic.blog.csdn.net/-------------------// int dp[100][100]; string s[100][100]; int main() { string a, b; cin >> a >> b; dp[0][0] = 0; memset(dp, 0,

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

一:背景介绍 最近在公司用spark的平台做了一个购物车的推荐,用到的算法主要是FGrowth算法,它是Apriori算法的升级版,算法的主要目的是找出频繁进行一起购买的商品.本文主要介绍两个算法的背景,触及到公司的推荐具体流程,这里就不介绍了. 二:Apriori Apriori算法是挖掘频繁项的基础算法,通过挖掘用户购买订单,发现频繁一起购买的商品集合.它采用一种逐层搜索的迭代方法,用k项集来搜索(k+1)项集.首先通过扫描数据中的订单,累计每项的计数,收集满足最小支持度的项,找出1项集的集

一. 搞懂关联规则中的几个概念 关联规则这个概念,最早是由 Agrawal 等人在 1993 年提出的.在 1994 年 Agrawal 等人又提出了基于关联规则的 Apriori 算法,至今 Apriori 仍是关联规则挖掘的重要算法. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11146587.html * / 关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项(item 与 item)之间的关系,它在我们的生活中有