FPGrowth算法理論

背景：         頻繁項集挖掘算法 用於挖掘 常常一塊兒出現的item集合（稱爲頻繁項集） ，經過挖掘出這些頻繁項集， 當在一個事務中出現頻繁項集的其中一個item，則能夠把該頻繁項集的其餘item做爲推薦 。好比經典的購物籃分析中啤酒、尿布故事，啤酒和尿布常常在用戶的購物籃中一塊兒出現，經過挖掘出啤酒、尿布這個啤酒項集，則當一個用戶買了啤酒的時候能夠爲他推薦尿布，這樣用戶購買的可能性會比較

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