频繁项集

条目

历史版本

项集：最基本的模式是项集，它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。

基本简介

频繁项集挖掘是数据挖掘研究课题中一个很重要的研究基础，它可以告诉我们在数据集中经常一起出现的变量，为可能的决策提供一些支持。频繁项集挖掘是关联规则、相关性分析、因果关系、序列项集、局部周期性、情节片段等许多重要数据挖掘任务的基础。因此，频繁项集有着很广泛的应用，例如：购物篮数据分析、网页预取、交叉购物、个性化网站、网络入侵检测等。，对频繁项集挖掘算法进行研究的方向大概可归纳为以下四个方面：一、在遍历方向上采取自底向上、自顶向下以及混合遍历的方式；二、在搜索策略上采取深度优先和宽度优先策略；三、在项集的产生上着眼于是否会产生候选项集；四、在数据库的布局上，从垂直和水平两个方向上考虑数据库的布局。对于不同的遍历方式，数据库的搜索策略和布局方式将会产生不同的方法，研究表明，没有什么挖掘算法能同时对所有的定义域和数据类型都优于其他的挖掘算法，也就是说，对于每一种相对较为优秀的算法，它都有它具体的适用场景和环境。

术语介绍

项的集合称为项集。包含k个项的项集称为k-项集。项集的出项频率是包含项集的事务数，简称为项集的频率，支持度计数或计数。注意，定义项集的支持度有时称为 相对支持度，而出现的频率称为 绝对支持度。如果项集 I的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值，则 I是 频繁项集