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Veröffentlicht von:Annelie Ziebell Geändert vor über 10 Jahren
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1.1.2: Frequent Pattern Growth von Nicolai Voget
Data Mining 1.1.2: Frequent Pattern Growth von Nicolai Voget
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Nicolai Voget 1.1.2 Frequent Pattern Growth Seite 1
Inhalt Probleme des Apriori Ideen zur Behebung der Probleme FP-Tree: Die kompakte Datenstruktur FP-Growth: Der effiziente Algorithmus zum Durchlauf von FP-Tree
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Effizienzprobleme bei Apriori Iterative Generierung der frequent itemsets: Für jede Länge n wird die Datenbank einmal durchlaufen! Generierung durch Verschmelzung: Es werden viele itemsets erzeugt, die nicht häufig sind.
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Nicolai Voget 1.1.2 Frequent Pattern Growth Seite 3
Ideen zur Behebung der Probleme Wir brauchen eine Möglichkeit, die Informationen der Datenbank kompakt zu speichern. Massive Reduktion möglich durch folgende Maßnahmen: Nichthäufige Elemente entfernen! Gleiche Transaktionen nicht doppelt speichern! Transaktionen, die gleich anfangen, nicht zweimal komplett speichern!
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Beispiel
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Beispiel head of node-link item root e n r u d s b e:3 n:2 r:1 r:2 s:1 u:1 b:1 d:1
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Nicolai Voget 1.1.2 Frequent Pattern Growth Seite 6
Beispiel: vollständiger FP-Tree head of node-link item root e n r u d s b e:4 n:1 n:3 r:1 r:1 u:1 r:2 s:1 u:1 s:1 u:1 b:1 d:1 b:1 d:1
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Problem der Mustererkennung Jeder Knoten hat genau einen Pfad, der zu ihm führt Es kann mehrere wegführende Pfade geben Beginnend beim untersten Element eines jeden Pfades nach oben arbeiten Besitzt unterstes Element eines Teilpfades nicht den minimalen support, muss dieses Element nicht weiter betrachtet werden.
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Beispiel: von b abhängiger FP-Tree head of node-link item Pfade mit b: <e:4, n:3, u:1, s:1, b:1>, <e:4, r:1, s:1, b:1>} von b abhängige Musterbasis: {(e:1, n:1, u:1, s:1), (e:1, r:1, s:1)} Häufige Elemente: e:2, s:2 root e n r u d s b e:4 n:1 n:3 r:1 r:1 u:1 r:2 s:1 u:1 root head of node-link item s:1 u:1 b:1 d:1 e s e:2 b:1 d:1 s:2
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