牛奶鸡蛋快速掌握FP增长算法
一 按照惯例，先来介绍基本概念。
（1）
（2）
（3）
（4）
二 介绍完苦涩的概念来直接导入个小例子吧。
假设在购物车中存在着九条购物信息，购物记录如图一所示：
图一
我们在后面方便记录和书写，采用商品的首字母来表示商品类别；
1 构造FP
图二：构造FP树
第一步中插入信息 s j m n;
第二步插入时候则是要查看是否含有公共前缀，如果有在公共前缀那么就在基础上继续插入，如果没有公共前缀，则从根节点中在依次插入；第二步插入 s j p;
第三步插入信息 s j m;
第四步插入信息 s j m n p;
…
最终构建的结果如图三所示：
图三
解释：FP树包含一个连接具有相同项节点的指针列表，用虚线表示，有助于快速访问树中的每一项。
在每一次读入每一条数据之后，即用虚线把相同的节点连接起来。
2 频繁项集合的产生
先举个例子：先从p开始遍历，构建p的条件树，通过构造p的条件树来寻找以p为结尾的频繁子集。
（1）删除p
图四：删除p
p的条件树：
图五
如图四所示：在删除p节点之后，需要更新前缀路径的支持度，因为在某些商品信息中不包含p的信息，
条件树的构造过程就是把不含有p子集的分支删除，例如，在是图四中，最右边的一条分支为s7,j6,m4,n3;但是在数据集中第一条为 s j m n,不包含p,所以删除该条信息，所以经过整理之后p的条件树如图五所示；又因为设置的最小支持度为3，此时子集pm和pj为频繁子集；
（2） 删除n(牛奶)的n的条件树为
图六
n的条件树如图六所示：经过整理之后发现，生成的频繁子集为 n nm nmj nmjs;
（3）删除m(面包)的m条件树为：
图七
m的条件树如图七所示：经过整理之后发现，生成的频繁子集为 m,mj,mjs;
(4)删除j(鸡蛋)的j条件树为：
图八
j的条件树如图八所示：经过整理之后发现，生成的频繁子集为 j,js;
删除s(薯片)后，生成的频繁子集为 s;
依据相应的后缀排序生成的频繁项为下表：
转自https://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2198946.html