FP-Growth算法原理
其他大佬的讲解
FP-Growth算法详解
FP-Growth算法的Java实现
这篇文章重点讲一下实现。如果看了上述给的讲解，可知，需要两次扫描来构建FP树
第一次扫描
第一次扫描，过滤掉所有不满足最小支持度的项；对于满足最小支持度的项，按照全局支持度降序排序。
按照这个需求，可能的难点为如何按照全局支持度对每个事务中的item排序。我的实现思路
- 扫描原数据集将其保存在二维列表sourceData中
- 维护一个Table，使其保存每个item的全局支持度TotalSup
- 在Table中过滤掉低于阈值minSup的项
- 将Table转换为List，并使其按照TotalSup降序排序
- 新建一个二维列表freqSource，其保留sourceData中的频繁项，并将每个事务按全局支持度降序排序
代码
/**
* 扫描原数据集,生成事务集
* @param path 数据集路径
* @throws IOException
*/
private void scanDataSet(String path) throws IOException {
if(path.equals("")){
path = filePath;
}
FileReader fr = new FileReader(path);
BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(fr);
String str;
// int maxLength = 0;
while ( (str = bufferedReader.readLine())!=null){
ArrayList transaction = new ArrayList<>();
String[] tempEntry ;
tempEntry = str.split(" ");
for(int i =0;i< tempEntry.length;i++){
if(!tempEntry[i].equals("")){
int itemValue = Integer.parseInt(tempEntry[i]);
transaction.add(itemValue);
if(!similarSingleItemLinkedListHeadsTable.containsKey(itemValue)){
similarSingleItemLinkedListHeadsTable.put(itemValue, new SimilarSingleItemLinkedListHead(itemValue,null,1));
}else{
//将该项的全局支持度+1
similarSingleItemLinkedListHeadsTable.get(itemValue).addSupTotal();
}
}
}
// if(tempEntry.length>maxLength){
// maxLength = tempEntry.length;
// }
sourceDataSet.add(transaction);
}
// System.out.println(maxLength);
deleteNonFreqInSSILLHTAndSort();
deleteNonFreqInSDSAndSort();
bufferedReader.close();
fr.close();
}
/**
* 去除相似项表(similarSingleItemLinkedListHeadsTable)的非频繁项,并按全局支持度对similarSingleItemLinkedListHeads降序排序
*/
private void deleteNonFreqInSSILLHTAndSort() {
Hashtable copyOfSSILLHT =
(Hashtable) similarSingleItemLinkedListHeadsTable.clone();
Set keySet = copyOfSSILLHT.keySet();
//删除非频繁项
for(int key: keySet){
if(similarSingleItemLinkedListHeadsTable.get(key).getSupTotal()(similarSingleItemLinkedListHeadsTable.values());
similarSingleItemLinkedListHeadList.sort(new Comparator() {
@Override
public int compare(SimilarSingleItemLinkedListHead o1, SimilarSingleItemLinkedListHead o2) {
return o2.getSupTotal() - o1.getSupTotal();
}
});
}
/**
* 去除事务集(sourceDataSet)的非频繁项,并且按全局支持度对每个事务的item进行降序排序
* 其结果保存在freqSourceSortedDataSet
*/
private void deleteNonFreqInSDSAndSort(){
freqSourceSortedDataSet = (ArrayList>) sourceDataSet.clone();
for(int i =0;ie == Integer.MIN_VALUE);
insertSort(freqSourceSortedDataSet.get(i));
}
freqSourceSortedDataSet.removeIf(e->e.size() == 0);
}
第二次扫描
第二次扫描，构造FP树。参与扫描的是过滤后的数据，如果某个数据项是第一次遇到，则创建该节点，并在headTable中添加一个指向该节点的指针；否则按路径找到该项对应的节点，修改节点信息
这里比较简单，因为已经有过滤、排序好的数据freqSourceSortedDataSet。我们只需要
- 遍历freqSourceSortedDataSet的每一个事务trans，遍历trans中的每一个item构建FP树和相似项链表
- 如果某item第一次遇到，则需要创建该节点并在相似项链表中链接它。
- 链表不用多说。
- 这里的FP树的子节点是不定个数的，需要用特殊的数据结构。我这里使用了HashTable
/**
* 构建FP树
*/
private void buildFPTree(){
for(ArrayListtrans:freqSourceSortedDataSet){
Node curTreeNode = fpTree.root;
for(int item :trans){
if(!curTreeNode.children.containsKey(item)){
Node node = new Node(item,1);
curTreeNode.children.put(item,node);
node.father = curTreeNode;
buildSimilarSingleItemLinkedList(item,curTreeNode);
}else{
curTreeNode.children.get(item).sup++;
}
curTreeNode=curTreeNode.children.get(item);
}
}
}
/**
* 构建相似项链表
*/
private void buildSimilarSingleItemLinkedList(int item,Node curTreeNode){
//找到该item在相似项链表中的位置
int index = searchForItemInHeadsList(item,
(ArrayList) similarSingleItemLinkedListHeadList);
if(similarSingleItemLinkedListHeadList.get(index).next == null){
similarSingleItemLinkedListHeadList.get(index).next = curTreeNode.children.get(item);
}else{
Node visitNode = similarSingleItemLinkedListHeadList.get(index).next;
while (visitNode.nextSimilar!=null){
visitNode = visitNode.nextSimilar;
}
if(visitNode != curTreeNode.children.get(item))
visitNode.nextSimilar = curTreeNode.children.get(item);
}
}
/**
* 在HeadList中搜索某项的位置
* @param item 项
* @param similarSingleItemLinkedListHeads 头结点链表
* @return 位置,-1表示未找到
*/
private int searchForItemInHeadsList(int item, ArrayList similarSingleItemLinkedListHeads) {
for(int i =0;i
挖掘频繁项集
这一部分个人觉得是实现上最困难的部分。但是我在B站或其他地方一涉及到这个地方都讲得很快（B站也没两个视频讲这玩意儿，吐）。还有不同的概念，比如在黑皮书上讲的是前缀路径，在其他地方有条件模式基等概念。接下来的代码均按照前缀路径的说法来实现。
我们来捋一捋思路，挖掘频繁项集需要干什么。
- 首先需要从后向前遍历相似项链表的列表（这一列表已经在第一次扫描中按全局支持度排过序了）的每一项。
- 对每一项递归地进行如下步骤：
①记录前缀路径。我使用的方法是用一个HashSet记录前缀路径中出现的所有节点。
②记录该FP树的每一item的支持度。类似于前面的第一次扫描。
③根据记录的支持度，如果item频繁，则该item和当前的后缀为频繁项集。
④再根据record构建该FP树的相似项链表列表，去除掉非频繁项（类似第一次扫描）和当前item构成条件FP树。这里并不需要重新建立一个FP树的结构来构成条件FP树，因为记录前缀路径只需要访问相似项和父项。
⑤对相似项链表列表的剩余项再进行①步骤，直到相似项链表列表中没有项，为终止。
/**
* 算法执行函数
* @param minSupCnt 最小支持度计数
* @param path 文件路径
* @param pT 输出结果的项集大小阈值
*/
public void run(int minSupCnt,String path,int pT) throws IOException {
this.printThreshold = pT;
this.minSupCnt = minSupCnt;
scanDataSet(path);
buildFPTree();
for(int i = similarSingleItemLinkedListHeadList.size()-1;i>=0;i--){
genFreqItemSet(similarSingleItemLinkedListHeadList.get(i).getItemValue()
,fpTree,similarSingleItemLinkedListHeadList,new TreeSet<>());
}
//genFreqItemSet(14,fpTree,similarSingleItemLinkedListHeadList,new TreeSet<>());
System.out.println("频繁项集个数:\t"+cntOfFreqSet);
}
/**
* 生成频繁项集
* @param last 最后项
* @param fPTree 条件FP树
* @param fatherSimilarSingleItemLinkedListHeads 父树的相似项头结点链表
* @param freqItemSet 频繁项集
*/
private void genFreqItemSet(int last,FPTree fPTree,
ListfatherSimilarSingleItemLinkedListHeads,TreeSetfreqItemSet) {
FPTree conditionalFPTree = new FPTree();
ListsimilarSingleItemLinkedListHeads = new ArrayList<>();
TreeSetlocalFreqItemSet = (TreeSet) freqItemSet.clone();
int index ;
index = searchForItemInHeadsList(last,
(ArrayList) fatherSimilarSingleItemLinkedListHeads);
Node firstNode = fatherSimilarSingleItemLinkedListHeads.get(index).next;
HashSetrecord = new HashSet<>(); //用于记录前缀路径上出现的节点
//记录前缀路径
if(firstNode!=null){
record.add(firstNode);
Node nodeToVisitFather = firstNode;
Node nodeToVisitSimilar = firstNode;
while (nodeToVisitSimilar!=null){
nodeToVisitSimilar.supInCFP = nodeToVisitSimilar.sup;
nodeToVisitFather = nodeToVisitSimilar;
while (nodeToVisitFather!=null){
// 计算supInCFT
if(nodeToVisitFather!=nodeToVisitSimilar)
nodeToVisitFather.supInCFP += nodeToVisitSimilar.supInCFP;
record.add(nodeToVisitFather);
nodeToVisitFather = nodeToVisitFather.father;
}
nodeToVisitSimilar = nodeToVisitSimilar.nextSimilar;
}
//记录在子树中的支持度
Hashtable supRecord = new Hashtable<>();
record.forEach(new Consumer() {
@Override
public void accept(Node node) {
int item = node.item;
if(item == -1 ){ //根节点
return;
}
if(supRecord.containsKey(item)){
supRecord.put(item,supRecord.get(item)+ node.supInCFP);
}else{
supRecord.put(item,node.supInCFP);
}
}
});
//输出结果
if(supRecord.get(last)>=minSupCnt){
localFreqItemSet.add(last);
if(localFreqItemSet.size()>=printThreshold && !result.contains(localFreqItemSet)){
cntOfFreqSet++;
// for(int i = localFreqItemSet.size()-1;i>=0;i--){
// System.out.print(localFreqItemSet.get(i)+" ");
// }
localFreqItemSet.forEach(new Consumer() {
@Override
public void accept(Integer integer) {
System.out.print(integer+" ");
}
});
result.add(localFreqItemSet);
System.out.println("");
}
}
//构建相似项链表
record.forEach(new Consumer() {
@Override
public void accept(Node node) {
if(node.item == -1){ //根节点
Node visitNode = node;
buildConditionalFPTree(conditionalFPTree.root, visitNode,record,
(ArrayList) similarSingleItemLinkedListHeads,supRecord,last);
}
}
});
//按支持度降序排序
similarSingleItemLinkedListHeads.sort(new Comparator() {
@Override
public int compare(SimilarSingleItemLinkedListHead o1, SimilarSingleItemLinkedListHead o2) {
return o2.getSupTotal() - o1.getSupTotal();
}
});
if(similarSingleItemLinkedListHeads.size()>=1){
//递归搜索频繁项
for(int i =similarSingleItemLinkedListHeads.size()-1;i>=0;i--){
genFreqItemSet(similarSingleItemLinkedListHeads.get(i).getItemValue(),
conditionalFPTree,similarSingleItemLinkedListHeads,localFreqItemSet);
// similarSingleItemLinkedListHeads.remove(i);
}
}
}
}
/**
* 递归构建条件FP树
* @param rootNode 以该节点为根向下建立条件FP树
* @param originalNode rootNode对应在原树中的节点
* @param record 前缀路径
* @param similarSingleItemLinkedListHeads 相似项表头链表
* @param supRecord 支持度计数的记录
* @param last 最后项
*/
private void buildConditionalFPTree(Node rootNode,Node originalNode,HashSetrecord
,ArrayListsimilarSingleItemLinkedListHeads,HashtablesupRecord,int last){
if(originalNode.children!=null){
for(int key:originalNode.children.keySet()){ //遍历originalNode的所有儿子节点,检查其是否在前缀路径中
Node tempNode = originalNode.children.get(key);
if(record.contains(tempNode)){
Node addedNode = new Node(tempNode.item, tempNode.supInCFP);
if(last == key){ //去除last的所有节点
tempNode.supInCFP = 0;
continue;
}
if(supRecord.get(key)>=minSupCnt){
//addedNode 拷贝 tempNode除儿子节点外的属性
addedNode.supInCFP = tempNode.supInCFP;
rootNode.children.put(tempNode.item, addedNode);
addedNode.father = rootNode;
//构建相似项表
int i = searchForItemInHeadsList(tempNode.item,similarSingleItemLinkedListHeads);
if(i==-1){
similarSingleItemLinkedListHeads.add(new SimilarSingleItemLinkedListHead(key,addedNode, addedNode.supInCFP));
}else{
similarSingleItemLinkedListHeads.get(i).setSupTotal(similarSingleItemLinkedListHeads.get(i).getSupTotal()+addedNode.supInCFP);
Node visitNode = similarSingleItemLinkedListHeads.get(i).next;
while (visitNode.nextSimilar!=null){
visitNode = visitNode.nextSimilar;
}
if(visitNode!=addedNode){
visitNode.nextSimilar= addedNode;
}
}
buildConditionalFPTree(addedNode,originalNode.children.get(key),record,similarSingleItemLinkedListHeads,supRecord,last);
addedNode.supInCFP = 0; //将supInCFP重置为0;
}else{
buildConditionalFPTree(rootNode,originalNode.children.get(key),record,similarSingleItemLinkedListHeads,supRecord,last);
}
}
}
}
}
总结
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