FP-Growth算法只需要对数据库进行两次扫描

3 FP-Growth算法在高考数学公式解题的应用

FP-Growth算法是基于Apriori原理构建^[1¹^]，通过将数据集存储在FP（Frequent Pattern)树上发现频繁项集，并且FP-Growth算法只需要对数据库进行两次扫描，适用于离散型数据。

3.1 算法流程

（1）设置参数：本文设置的最小支持度为0.2，最小置信度为0.6。

（2）读取数据。

（3）把数据通过空格分割:新建txt文本文档，在每一行输入在一道题目中用到的公式所代表的小写英文字母，并用空格隔开，建立数据库，字母的先后顺序由解答过程中公式使用的逻辑先后顺序决定。

创建一个FP-Growth类：如表2，连起来的元素看成是一个链表。将事务数据表中的各个事务对应的数据项按照支持度排序后，把每个事务中的数据项按降序依次插入到一棵以NULL为根节点的树中，同时在每个结点处记录该结点出现的支持度。

（5）把数据带入FP-Growth类中

（6）查看所有频繁项集，并且输出它出现的次数

（7）通过置信度筛选出推荐规则

（8）查看规则生成的数量