算法实现: /** * FPGrowth算法的主要思想: * 1. 构造频繁1项集:遍历初始数据集构造频繁1项集,并作为项头表,建立将指向fpTree节点对应元素的引用 * 2. 构造FPTree:再次遍历初始数据集,对于每一条事务中的元素,根据频繁1项集中元素的顺序排序, * 由此建立FPTree,记录每条事务的节点在同一条路径上出再的节点次数; * 3. 逆序遍历在步骤1中构造的项头表,根据其提供的引用指针,找出fpTree中由该节点到根节点的路径, * 即生成每个频繁元素的条件模式基 *

FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点: 第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%, 用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显. 它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,特点是尽量把相同元素用一个节点表示,这样就大大减少了空间,和birch算法有类似的思想.还是以如下数据为例. 每一行表示一条交易,共有9行,既

FP - growth是一种比Apriori更高效的发现频繁项集的方法.FP是frequent pattern的简称,即常在一块儿出现的元素项的集合的模型.通过将数据集存储在一个特定的FP树上,然后发现频繁项集或者频繁项对.通常,FP-growth算法的性能比Apriori好两个数量级以上. FP树与一般的树结构类似,但它通过链接(Link)来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表. 上图是一棵FP树,一个元素项可以在一棵FP树种出现多次,FP树的节点会存储项集的出现频率,每个项集会以路

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

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

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

1.Apriori算法 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法,它用来找出数据值中频繁出现的数据集合,找出这些集合的模式有助于我们做一些决策. Apriori算法采用了迭代的方法,先搜索出候选1项集及对应的支持度,剪枝去掉低于支持度的1项集,得到频繁1项集.然后对剩下的频繁1项集进行连接,得到候选的频繁2项集,筛选去掉低于支持度的候选频繁2项集,得到真正的频繁二项集,以此类推,迭代下去,直到无法找到频繁k+1项集为止,对应的频繁k项集的集合即为算法的输出结果. 可见这个算法还是很

Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法) 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-patterntree(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)frequentitems

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今天调研了并行化频繁模式挖掘算法PFP Growth及其在Mahout下的命令使用,简单记录下试验结果,供以后查阅: 环境:Jdk1.7 + Hadoop2.2.0单机伪集群 +  Mahout0.6(0.8和0.9版本号都不包括该算法.Mahout0.6能够和Hadoop2.2.0和平共处有点意外orz) 部分输入数据,输入数据一行代表一个购物篮: 4750,19394,25651,6395,5592 26180,10895,24571,23295,20578,27791,2729,8637

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1.String 是最基本的数据类型吗? 不是.Java中的基本数据类型只有8个:byte.short.int.long.float.double.char.boolean:除了基本类型(primitive type)和枚举类型(enumeration type),剩下的都是引用类型(reference type). 2.float f=3.4;是否正确? 不正确.3.4是双精度数,将双精度型(double)赋值给浮点型(float)属于下转型(down-casting,也称为窄化)会造成精度损

一.打开某位leader的OA,点击查看“下属” a. 将所有的下属信息 --- 全选 --- 复制 --- 粘贴到 excel 表格中 b. 分别提取“姓名” 和 “邮箱”地址信息,结合notepad++工具 注意事项:提取时不要做排序,保持顺序不变 提取邮箱时:采用 邮箱域名 过滤 二.将 姓名 和 邮箱地址 整理到表格中 三.将excel 表格另存为  CSV 格式 四.打开 foxmail 地址薄 工具 --- 地址薄 --- 新建一个本地文件夹,如SPM,用该文件夹 管理 导入的地址

自序 这次面试的公司有一点点多,主要是因为毕业后前两份工作找的都很草率,这次换工作就想着,emm,毕业三年了,该找个工作好好沉淀几年了. 先说下这次面试的结果吧: 到 hr 面的:阿里.美团.滴滴.金山云.每日一淘.火币.宜信.旺店通.黄包车.linkedMe 其他: 小米 (四轮技术面,大概4个小时的样子,大数据部门,不知道是不是四面的负责人嫌弃我木有大数据的经验,不过我确实木有哈) 京东 (电话面试一轮+现场两轮,面试完快中午一点了,说是让我先回家,后面让hr 电话联系我 一周后一面的面试官

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本文目录: 一.HDFS 二.MapReduce 三.Yarn 四.Hadoop3.x 新特性 五.Hadoop 大厂面试真题解析 Hadoop 涉及的知识点如下图所示,本文将逐一讲解: 本文档参考了关于 Hadoop 的官网及其他众多资料整理而成,为了整洁的排版及舒适的阅读,对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图. 目前企业应用较多的是Hadoop2.x,所以本文是以Hadoop2.x为主,对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明! 一.HDFS 1. HDFS概述 Hado

刚开学没多久就打了一个网络赛,通过这次网络赛我是发现我是真的菜... 放假前校赛的排名让我有些自满,寒假丝毫没有接触ACM,一直沉迷于Steam,这个真的值得好好反省. 虽然现在大一课有点多,在学校也有些事务,但是这些都不是我松懈的理由, 在此写下这篇博客就是为了提醒自己:Why(),How,What 这次比赛的反思: 数论的学习实在是太过于薄弱,要加强,对数字的规律不够敏感,要锻炼, 数据结构最常用的树,不会,要学, 这次题目总体不算特别难,题目的灵活度不大,关键自己会的知识太少. 题目链接

1.移走虚拟内存文件到非系统盘 大家都知道,为了加快系统的执行,Windows提供了虚拟内存机制,而在Windows7中,默认是开启这项功能的,并且虚拟内存文件在系统盘.比方一台2G内存的机器,虚拟内存文件大小就是2G,我们全然能够将他移走,为系统盘剩下空间. 详细设置过程: 第一步,右键点击桌面上的我的电脑(Computer),选择属性(Properties).大家会看到系统关于界面,在此窗体左上角的系统高级设置(Advanced System settings). 第二步:在新弹窗的设置窗体

/// <summary> /// SqlHelper类 by zy 2016-3-11 /// </summary> public sealed class SqlHelper { //如果项目中只连接了一个数据库 那么可以在此定义一个固定的连接字符串 private static string connectionStr = ConfigurationManager.ConnectionStrings["SQLConnString1"].Connection