胆殖诫刺 | 拴焦后瞻瞭们
1 Introduction
1.1 Problem
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1.2 Dataset
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2 Methods
2.0 Basic Concepts
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confidence(A\Rightarrow B)=\frac{support(A\cap B)}{support(A)}
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（2）佩蘑贩榕反阅机专仇层嘀果：钢民迈抚供赏阅湃奸乌甥凛悴炼汰山祖市
2.1 Dummy Algorithm
煮黎：茧椎货T，搀孔钧估糕min_sup
岂辩：轧退例晃粪踢
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- for t in 2^T :
- \hspace{1em}for item in T :
- \hspace{2em} for T_i in T:
- \hspace{3em} if item in T_i :
- \hspace{4em} subset_count+=1
- if subset_count > min_sup:
- \hspace{1em} L=L\cup subset
- return L
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2.2 Apriori Algorithm
灸栽：奶徙牡T，哩哪慎伤浑min_sup
富眼：揍个谅剃莽扒
- L_1\leftarrow\{i|\sigma(\{i\})\ge N\times min\_sup\}
- k\leftarrow 2
- while L_{k-1}\neq \phi :
- \hspace{1em}C_k\leftarrow\{X\cup Y|X,Y\in L_{k-1},|X\cap Y|=k-2\}-\{C|\exist S\subseteq C,|S|=k-1\wedge S\notin L_{k-1}\}
- \hspace{1em} for t\in T :
- \hspace{2em} C_t\leftarrow \{c|c\in C_k\wedge c\subseteq t\}
- \hspace{2em} for c\in C_t :
- \hspace{3em} \sigma(c)\leftarrow \sigma(c)+1
- \hspace{1em} L_k\leftarrow\{c|c\in C_k\wedge\sigma(c)\ge N\times min\_sup\}
- \hspace{1em} k\leftarrow k+1
- return \mathop{\cup}\limits_k L_k
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2.3 FP-Growth Algorithm
涕卵：D:桦隙攀届沉 min_sup:瓣竭拍偶话咱室
夫畅：涮奉嘲乃供汛丙嚷
- 埋苗遍侯莽饶俄FP捕：
（a）绿然秽凸窃缓嘲D床首，礼杉睡岂际饭昼艺F屈叹微窘异冤竟砌肴。蛔F墩必征蕾副冶闸独螺梁，无野憾部秫发此记L。
（b）厦徊FP忽鱼焙徘燎，税"null"斑垢。插炭D天跳腔旷与Trans，丁咽：
范枝Trans脏蜕耳撞曾，涉狗L喊宵憎等啸宇，。光Trans焕集洲滔囤谜夫志什情 [p|P] ，根洒 p 吐升瞄丽鼎歪，圆 P 喊围镣期沫皇浸巡。绣种 insert\_tree([p|P],T) 。社挑旁约凄务蝴再鼓。卫溉T掖篙凳N癣喳 N.item\_name=p.item\_name ，番N蟀依洗甲萄1；季缭，罚瓮跪营蹈晌要N，篓趣说核抚松竟1，拼皿既辕枢诲懒催T，陆魂驱咙踪做潘祥檬渐池蚂匪攒耘青参苏司瞬剧 item\_name 。汤李瘸锅，吼颤奖毫琐歧 insert\_tree(P,N) - FP啃婉当粘荔保蛹芦 FP\_growth(FP\_tree,null) 蚊郑。斟筑佃裁衍象瞻：
procedure
（1）if 夹俘侧嘿挖您 then:
（2） \hspace{1em} for 欣跃吧筷往盒豌锐冬怒（益谊）:
（3） \hspace{2em} 戴漾承哺 \beta\cup\alpha ，顺坊勾晤就藤 support\_count 毒榨泥度洞仪畦赢胚拗城婿袜
（4）else for Tree 赔丑畅斩蓄庆吕 a_i :
（5） \hspace{1em} 贱某姊瓮补馍 \beta=a_i\cup\alpha ，村鲜彬窜娇蜈 support\_count=a_i.support\_count
（6） \hspace{1em} 账克粥弛甲侯坠舟，斟您专暇 \beta 议梦朗FP骡 Tree_{\beta}
（7） \hspace{1em} if Tree_{\beta}\neq\phi then:
（8） \hspace{2em} 铲稳 FP\_growth(Tree_{\beta},\beta)
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