מהם היתרונות של אלגוריתם צמיחה של FP?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

היתרונות של אלגוריתם צמיחה של FP

צימוד הפריטים לא נעשה באלגוריתם זה וזה הופך אותו למהיר יותר. מסד הנתונים מאוחסן בגרסה קומפקטית ב זיכרון . זה יעיל וניתן להרחבה לכריית דפוסים תכופים ארוכים וקצרים כאחד.

באופן דומה, אתם עשויים לשאול, מה השימוש באלגוריתם צמיחה של FP?

אלגוריתם צמיחה Fp (דפוס תכוף צְמִיחָה ). אלגוריתם צמיחה של FP הוא שיפור של אפריורי אַלגוֹרִיתְם . נעשה שימוש באלגוריתם צמיחה של FP למציאת ערכת פריטים תכופים במסד נתונים של עסקאות ללא יצירת מועמדים. צמיחת FP מייצג פריטים תכופים בעצי דפוס תכופים או FP - עֵץ.

באופן דומה, איזה מהם עדיף צמיחת אפריורי או FP מסבירים את הסיבות? FP - צְמִיחָה : שיטת כרייה יעילה של דפוסים תכופים במסד נתונים גדול: באמצעות קומפקטי מאוד FP - עֵץ , שיטת הפרד-וכבש בטבע. שניהם מראש ו FP - צְמִיחָה שואפים לגלות סט שלם של דפוסים אבל, FP - צְמִיחָה יעיל יותר מ מראש ביחס לדפוסים ארוכים.

רק אז, מהו אלגוריתם צמיחה של FP?

ה FP - אלגוריתם צמיחה , שהוצע על ידי Han in, היא שיטה יעילה וניתנת להרחבה לכריית הסט השלם של דפוסים תכופים לפי שברי דפוס צְמִיחָה , באמצעות קידומת מורחבת- עֵץ מבנה לאחסון מידע דחוס ומכריע על דפוסים תכופים בשם תדיר-דפוס עֵץ ( FP - עֵץ ).

איך בונים עץ FP בכריית נתונים?

בְּנִיָה. הבנייה של א FP - עֵץ מחולק לשלושה שלבים עיקריים. סרוק את נתונים מוגדר כדי לקבוע את ספירת התמיכה של כל פריט, להשליך את הפריטים הנדירים ולמיין את הפריטים התכופים בסדר יורד. סרוק את נתונים הגדר עסקה אחת בכל פעם כדי ליצור את FP - עֵץ.