和Apriori算法相比，FP-growth算法只需要对数据库进行两次遍历，从而高效发现频繁项集。对于搜索引擎公司而言，他们需要通过查看互联网上的用词，来找出经常在一块出现的词。FP-growth算法是基于Apriori原理的，通过将数据集存储在FP树上发
FP-Growth是一种常被用来进行关联分析，挖掘频繁项的算法。与Aprior算法相比，FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据，减少了扫描事务数据库的次数，通过递归地生成条件FP-tree来挖掘频繁项。参考资料[1]详细分析了这一过程。事实上，面
关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。比如，67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒。通过了解哪些
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