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Channel: 友人C - java实现Apriori算法——频繁项集的计算 的评论
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jin

请问你的测试用例能不能拿出来看看

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友人C

直接可以看下github项目里:https://github.com/ihewro/Apriori里面有:retail.dat 是原始测试数据(老师给的),这个大概需要80s才能跑完test.dat 是自己测试用的,是从原始测试数据中截取的一段,跑这个很快的

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skilly

算法很清晰,有个问题 在判断是否可以自连接的条件这里itemArray1的最后一项必须小于第二个项集的最后一项 为什么还有个这个条件

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友人C

很早以前写的了,现在印象不是很深。我的理解是避免自连接生成重复的候选项:比如{I1,I2} {I1,I3}条件I2 < I3 ,可以连接{I1,I2.I3}{I1,I3}{I1,I2} 条件不符合I3<I2,所以不会再次连接{I1,I3,I2}

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skilly

OωO 谢谢

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cara

博主,那个判断203行前 k-1 项必须相等是不是少了个 "!"

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友人C

确实应该加个!,你可以修改后再运行下测试数据

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sunday

请问,这个元数据文件是什么文件呢?

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友人C

retail.dat --原始文件test.dat -- 截取部分数据的文件,方便更快测试这两个文件

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ForMikoto

好像当数据里一行中出现两个相同数据时,会出现问题

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友人C

好久没看这个算法了,可以根据注释看看能不能改一下 ::twemoji:smile::

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Vesper

剪枝的时候要判断前k-1项相同 但是先完成一项频繁集的搜索之后 每个key值还都只有一个元素啊 长度是1 那个213行的循环根本就进不去 这是怎么操作的呢? 我哪里漏看了么?

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友人C

每个key 是一个项集的字符串,包含多个事务的,可以根据空格分割开来的每个key值还都只有一个元素啊这个是什么意思

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li

太感谢了 大作业就是你了

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