Какви са предимствата на алгоритъма за растеж на FP?
Какви са предимствата на алгоритъма за растеж на FP?

Видео: Какви са предимствата на алгоритъма за растеж на FP?

Видео: Какви са предимствата на алгоритъма за растеж на FP?
Видео: Ты никогда не заработаешь на пикап-траке Почему? | Траковый бизнес в США | Работа в США | Кархолинг 2024, Април
Anonim

Предимства на алгоритъма за растеж на FP

Сдвояването на елементи не се извършва в този алгоритъм и това го прави по-бързо. Базата данни се съхранява в компактна версия в памет . Той е ефективен и мащабируем за копаене както на дълги, така и на къси чести модели.

По подобен начин може да попитате каква е употребата на алгоритъма за растеж на FP?

Алгоритъм за растеж на Fp (Честа схема растеж ). Алгоритъм за растеж на FP е подобрение на априори алгоритъм . Използван е алгоритъм за растеж на FP за намиране на често срещани елементи в база данни за транзакции без генериране на кандидати. Растеж на FP представлява често срещани елементи в дървета с чести модели или FP - дърво.

По същия начин, кое е по-добро Apriori или растежът на FP обясняват причините? FP - растеж : ефективен метод за копаене на чести модели в голяма база данни: използвайки изключително компактен FP - дърво , метод разделяй и владей в природата. И двете Априори и FP - Растеж се стремят да открият пълен набор от модели, но, FP - Растеж е по-ефективен от Априори по отношение на дългите модели.

Просто така, какъв е алгоритъмът за растеж на FP?

В FP - Алгоритъм за растеж , предложен от Han in, е ефективен и мащабируем метод за копаене на пълния набор от чести шаблони по фрагмент на шаблон растеж , използвайки разширен префикс- дърво структура за съхранение на компресирана и важна информация за често срещани модели, наречени Честотен модел дърво ( FP - дърво ).

Как се изгражда FP дърво при извличане на данни?

Строителство. Изграждането на а FP - дърво е разделен на три основни стъпки. Сканирайте данни настройте, за да определите броя на поддръжката на всеки елемент, изхвърлете редките елементи и сортирайте често срещаните елементи в намаляващ ред. Сканирайте данни задайте една транзакция в даден момент, за да създадете FP - дърво.

Препоръчано: