最小支持计数设定与频繁项集挖掘技术分析2012

设定最小支持度阈值，简单来说就是设置一个频繁项集出现的最小次数，只有达到这个阈值的项集才能参与到后续的中。这对提升挖掘效率有挺大。比如你可以设定一个支持度阈值，像例子里的 2，只保留出现 2 次以上的项集合，其他的就自动被过滤掉了。 数据挖掘中的支持度计算也挺，你可以通过设置一个较低的阈值来避免漏掉潜在的重要数据，同时又能确保计算的高效性。像在超大数据时，这种设定有用，你集中真正重要的信息。 关联规则挖掘中的最小支持度阈值是个核心概念，如果你设置得当，它能你精准地抓住频繁项集，进而发现那些有用的规则。就比如挖掘Apriori算法时，合理设置这个阈值，会大大减少不必要的计算。 如果你还没试过，建

Apriori 算法在挖掘频繁项集和关联规则这块儿，算是老牌选手了，逻辑简单，思路清晰，最适合刚接触数据挖掘的你。规则一条条挖，速度还能接受，配合剪枝优化，用起来也挺顺手的。 交易数据的商品组合推荐、购物车这些场景，Apriori 都能搞定。比如你想知道“买牛奶的人会不会顺便买面包”，那这算法就派上用场了。可以配合 Java 写个小项目，跑起来还挺快。 文档我整理了几个链接，建议先看这个 Apriori 关联规则挖掘算法，基础讲得清楚。再瞄一眼Apriori 算法详解，讲得更深入。 你要是关心性能问题，推荐你看看这个高效剪枝的版本，思路蛮实用的。还有 Java 版的示例项目哦，点这里Java

垂直数据格式挖掘频繁项集可避免生成候选频繁项集，进而节省CPU开销。

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

基于 MapReduce 的 Apriori 算法代码，用 Hadoop 干了件挺实用的事儿——并行挖频繁项集。Apriori 都知道，老牌的关联规则算法了，逻辑不复杂但跑起来慢，尤其数据一大就吃不消。这个实现把它拆成Mapper和Reducer，分布式并行跑，效率高不少。你只要关注两块：第一轮用AprioriPass1Mapper把事务里的每个项都拎出来，频次都设成 1；后面AprioriReducer再来聚合，搞清楚哪些项是“热门款”。逻辑清晰，结构也干净。

频繁项集挖掘里，FP-Growth可以说是性价比挺高的一个算法。它不靠一遍遍地扫数据，而是搭了个叫FP 树的结构，把重要信息一次性存起来，省时又省空间。构建这棵树的时候也不复杂，先把项按频率排好，再按顺序塞进树里。最妙的是，每个频繁项都能拆出来建一棵小树，继续挖掘——这就叫条件 FP 树。嗯，递归，效率还真不错。有意思的是，Christian Borgelt写了个C 语言实现，性能蛮不错，还整了个叫FP-Bonsai的剪枝方法，能自动把没用的项砍掉，进一步加速。想拿它做点项目，比如超市购物，或者推荐系统啥的，用它来找出用户常买的商品组合，还蛮实用的。如果你想上手，可以看看他和别人的对比实验，和

Apriori 方法挖掘关联规则的一个核心概念就是频繁项集。只要项集满足最小支持度，它就能被称为频繁项集。更有意思的是，任何频繁项集的非空子集，也一定是频繁项集。例如，假设 ABC 是一个频繁项集，那么 AB、AC、BC 也应该是频繁的。这个特性其实蛮重要的哦，它能你减少大量的无用计算。不过，你也得注意一个反例，如果 AB 都不是频繁项集，那 ABC 也肯定不能是频繁项集。因此，理解这些基本特征，可以大大提升你做数据挖掘的效率。嗯，想要了解更多这方面的知识，可以参考这些资源：Apriori 算法的应用、支持度递减技巧，甚至 Java 实现的示例代码，都会帮你更好掌握这些技术。

FP增长算法是一种用于发现频繁项集的数据挖掘技术，它摒弃了传统的“产生-测试”范式，而是利用一种名为FP树的紧凑数据结构来组织数据，并直接从FP树中提取频繁项集。

设定最小支持度阈值为2。以下为各交易号及其项集合： T100: I1, I2, I5 T200: I2, I4 T300: I2, I3 T400: I1, I2, I4 T500: I1, I3 T600: I2, I3 T700: I1, I3 T800: I1, I2, I3, I5 T900: I1, I2, I3 通过这些数据，可以在挖掘分析中找出频繁项集并计算各项集的支持度，进而有效支持关联规则生成。