Fp-Growth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高。

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针对FP-growth算法时空效率低的问题,提出了改进的FP-tree构造算法。该算法利用动态结点插入技术构造FP-tree,能有效减小模式树的宽度,达到压缩空间的目的;同时,该算法提高了前缀路径的共享性,提高了算法的效率。针对密集型数据的频繁模式完全集难以挖掘的问题,文中提出了IFPmax最大频繁模式挖掘算法,在改进的IFP-tree结构的基础上,利用结点的秩进行预判断,充分利用最大频繁模式的性质对已经存在的结点进行标记,有效避免了节点的冗余遍历,提高了最大频繁模式挖掘算法的效率。实验表明,在不同的基准数据集上文中提出的算法更有效,避免了节点的冗余遍历,使最大频繁模式挖掘算法效率更高。

FP-Growth C代码的实现

经典算法FP-growth的源码，请大家参考！

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python实现FP-Growth 频繁模式算法

谐振腔FP天线，经典的博硕士论文，对于初学这个是比较合适的入门资料，国内知名高校论文，可以下载下来仔细研究仿真测试

FP检查器 针对IEEE 2021年安全和隐私研讨会的Artifact版本，论文标题为“指纹识别：学习检测浏览器指纹行为” 数据采集 我们使用OpenWPM收集脚本内容及其执行跟踪。 收集脚本内容 我们通过扩展OpenWPM的网络监视工具来收集脚本内容。 默认情况下，此检测将保存加载到脚本标记中的所有HTTP响应的内容。 我们扩展了OpenWPM，以捕获浏览器加载的所有HTML文档的响应内容。 这使我们能够捕获外部和内联JavaScript。 我们进一步解析HTML文档以提取内联脚本。 该细节至关重要，因为绝大多数网页都使用内联脚本 。 收集脚本执行跟踪 我们通过扩展OpenWPM的脚本执行工具来收集脚本执行跟踪。 OpenWPM记录脚本正在访问的Javascript API的名称，访问的方法名称或属性名称，传递给该方法的任何参数或该属性设置或返回的值以及调用时的堆栈跟踪。 默认情况下，

用Python实现了FP-Growth频繁模式挖掘，文件中包含完整程序和测试数据。之前我还以为代码量相对较大，最后写完了发现只有一百多行，所以理解起来也相对容易