Вопрос или проблема
Алгоритм FP-Growth находит частые наборы предметов, т.е. он не ищет шаблоны по предметам. Если я хочу найти ВСЕ частые наборы предметов для данного элемента, я могу использовать свойство nodelink, чтобы пройти по всем путям в fp-дереве для этого элемента, что означает, что мне нужно пройти по всем путям для всех детей этого элемента.
В худшем случае это фактически означает, что мне нужно запустить алгоритм майнинга на всем fp-дереве (а затем отфильтровать результаты для конкретного элемента, который я ищу). Это кажется дорогой операцией для повторного выполнения, так как я ищу лишь небольшую подсеть результатов. Существуют ли какие-либо другие механизмы, которые позволят мне избирательно извлекать шаблоны?
1) Майнинг частых шаблонов без генерации кандидатов; Цзяуэй Хан, Цзянь Пей и Ивэнь Ин
Похоже, вам нужна вторая структура данных, такая как индекс. Индекс отслеживает важную метаинформацию о данных.
Графы, как правило, не структурированы для быстрого запроса. Индексы могут быть структурированы для быстрого запроса.
Ответ или решение
Оптимизация FP-Growth: Извлечение частых наборов с учетом определенных элементов
Алгоритм FP-Growth, как вы отметили, предназначен для поиска частых наборов элементов без генерации кандидатов. Однако, когда вам нужно найти все частые наборы, содержащие конкретные элементы, стандартный подход может стать неэффективным. В этой статье мы рассмотрим улучшенные методы, которые позволят более эффективно извлекать необходимые наборы, минимизируя издержки при поиске.
Проблема
Классический подход заключается в обходе всего FP-дерева (FP-tree), что подразумевает обработку всех путей, которые ведут к дочерним элементам. В худшем случае это означает, что алгоритм придется запускать на полном FP-дереве, а затем фильтровать результаты по интересующему элементу. Это может быть неэффективным, особенно когда требуются частые наборы для небольшого количества специфичных элементов.
Решение: Индексирование и дополнительные структуры данных
Для того чтобы улучшить процесс извлечения, вам потребуется дополнительная структура данных, например, индекс, который упростит доступ к важной метаинформации о данных. Индексирование помогает быстро находить элементы и связанные с ними наборы, минимизируя количество проходов через исходные данные.
1. Индексирование FP-дерева
Создайте индекс, который будет ссылаться на ключевые элементы и их соответствующие пути в FP-дереве. Каждый узел индекса будет содержать ссылки на позиции в FP-дереве, тем самым позволяя вам быстро находить все пути, которые ведут к интересующему элементу или набору элементов.
2. Динамическое построение FP-дерева
Если вы часто работаете с одинаковыми наборами элементов, можно рассмотреть возможность динамического построения FP-дерева. Вместо полного построения дерева каждый раз, храните предыдущие результаты и обновляйте их при добавлении новых транзакций. Это позволит сократить время обработки и позволит вам работать с лишь измененными частями дерева.
Применение алгоритма
Когда вам нужно извлечь частые наборы с конкретными элементами, следуйте следующим шагам:
-
Создание Индекса: Построить индекс для вашего FP-дерева, который будет хранить связи между элементами и их путями в дереве.
-
Поиск через Индекс: Вместо того чтобы обходить всё FP-дерево, используйте индекс, чтобы быстро находить пути, содержащие интересующий элемент. Это значительно сократит объем данных, с которыми вам придется работать.
-
Фильтрация Полученных Результатов: После извлечения необходимых путей, отфильтруйте и сформируйте набор частых элементов, содержащих нужный элемент или набор элементов.
Заключение
Используя подходы к индексированию и оптимизации структуры данных, вы можете эффективно и быстро находить частые наборы элементов, что существенно увеличит производительность процесса майнинга. Это особенно актуально в больших базах данных, где экономия времени выполнения процессов критически важна для бизнеса. Итак, учитывайте эти рекомендации и подстраивайте FP-Growth под ваши специфические нужды, чтобы достичь наилучших результатов.