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Java实现FP-Growth FP-Growth算法的Java实现+具体实现思路+代码

Kidca   2021-06-24 我要评论
想了解FP-Growth算法的Java实现+具体实现思路+代码的相关内容吗,Kidca在本文为您仔细讲解Java实现FP-Growth的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:FP-Growth算法,Java实现FP-Growth算法,Java,FP-Growth算法,下面大家一起来学习吧。

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<Integer> 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<Integer,SimilarSingleItemLinkedListHead> copyOfSSILLHT =
                (Hashtable<Integer, SimilarSingleItemLinkedListHead>) similarSingleItemLinkedListHeadsTable.clone();
        Set<Integer> keySet = copyOfSSILLHT.keySet();
        //删除非频繁项
        for(int key: keySet){
            if(similarSingleItemLinkedListHeadsTable.get(key).getSupTotal()<minSupCnt){//低于支持度阈值
                similarSingleItemLinkedListHeadsTable.remove(key);
            }
        }
        //按全局支持度排序
        similarSingleItemLinkedListHeadList = new ArrayList<>(similarSingleItemLinkedListHeadsTable.values());
        similarSingleItemLinkedListHeadList.sort(new Comparator<SimilarSingleItemLinkedListHead>() {
            @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<ArrayList<Integer>>) sourceDataSet.clone();
        for(int i =0;i<sourceDataSet.size();i++){
            for(int j = 0;j<sourceDataSet.get(i).size();j++){
                int item = sourceDataSet.get(i).get(j);
                // 由于此时SSILLHT里的项都是频繁项,只需要确定item是否存在在其中即可,存在即代表频繁.
                if(visitSupTotal(item)==-1){
                    //将非频繁项标记为最小整数值
                    freqSourceSortedDataSet.get(i).set(j,Integer.MIN_VALUE);
                }
            }
            //将标记的项移除.
            freqSourceSortedDataSet.get(i).removeIf(e->e == 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(ArrayList<Integer>trans: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<SimilarSingleItemLinkedListHead>) 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<SimilarSingleItemLinkedListHead> similarSingleItemLinkedListHeads) {
        for(int i =0;i<similarSingleItemLinkedListHeads.size();i++){
            if(similarSingleItemLinkedListHeads.get(i).getItemValue() == item){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

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,
                                List<SimilarSingleItemLinkedListHead>fatherSimilarSingleItemLinkedListHeads,TreeSet<Integer>freqItemSet) {
        FPTree conditionalFPTree = new FPTree();
        List<SimilarSingleItemLinkedListHead>similarSingleItemLinkedListHeads = new ArrayList<>();
        TreeSet<Integer>localFreqItemSet = (TreeSet<Integer>) freqItemSet.clone();
        int index ;
        index = searchForItemInHeadsList(last,
                (ArrayList<SimilarSingleItemLinkedListHead>) fatherSimilarSingleItemLinkedListHeads);
        Node firstNode = fatherSimilarSingleItemLinkedListHeads.get(index).next;
        HashSet<Node>record = 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<Integer,Integer> supRecord = new Hashtable<>();
            record.forEach(new Consumer<Node>() {
                @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<Integer>() {
                        @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<Node>() {
                @Override
                public void accept(Node node) {
                    if(node.item == -1){    //根节点
                        Node visitNode = node;
                        buildConditionalFPTree(conditionalFPTree.root, visitNode,record,
                                (ArrayList<SimilarSingleItemLinkedListHead>) similarSingleItemLinkedListHeads,supRecord,last);
                    }
                }
            });
            //按支持度降序排序
            similarSingleItemLinkedListHeads.sort(new Comparator<SimilarSingleItemLinkedListHead>() {
                @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,HashSet<Node>record
            ,ArrayList<SimilarSingleItemLinkedListHead>similarSingleItemLinkedListHeads,Hashtable<Integer,Integer>supRecord,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

这篇文章就到这里,希望能给你带来帮助,也希望你可以多多关注的其他精彩内容!


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