Mysql 基于SQL的FP-Growth算法

因此，我有一个名为tru table的项目集示例，如下所示：

+---------+-----------+
| tr_kode | item|
+---------+-----------+
| T1      |         1 |
| T1      |         2 |
| T1      |         2 |
| T1      |         5 |
| T2      |         1 |
| T2      |         3 |
| T2      |         4 |
| T2      |         5 |
| T2      |         6 |
| T3      |         1 |
| T3      |         2 |
| T4      |         4 |
| T4      |         2 |
| T4      |         6 |
| T5      |         6 |
| T5      |         5 |
| T5      |         4 |
| T6      |         3 |
| T6      |         6 |
| T6      |         2 |
| T7      |         2 |
| T7      |         1 |
| T7      |         7 |
+---------+-----------+

然后我将最小支持设置为20%，并对名为freq\u item的表进行频繁项查看。此视图包含已排序的选定频繁项

+------+-----------+
| item | suppCount |
+------+-----------+
|    2 |         6 |
|    1 |         4 |
|    6 |         4 |
|    4 |         3 |
|    5 |         3 |
|    3 |         2 |
+------+-----------+

在这之后，我已经得到了一个已被选择和排序的事务表，它被称为selected\u tr

+------+------+
| tid  | item |
+------+------+
| T1   |    2 |
| T1   |    1 |
| T1   |    5 |
| T2   |    1 |
| T2   |    6 |
| T2   |    4 |
| T2   |    5 |
| T2   |    3 |
| T3   |    2 |
| T3   |    1 |
| T4   |    2 |
| T4   |    6 |
| T4   |    4 |
| T5   |    6 |
| T5   |    4 |
| T5   |    5 |
| T6   |    2 |
| T6   |    6 |
| T6   |    3 |
| T7   |    2 |
| T7   |    1 |
+------+------+

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我想问的是，如何从所选的树构建fp树，然后根据fp增长算法找到频繁模式。谢谢你了。

我想你不行。您甚至会如何在SQl中表示FPtree？另外，这个构造是一个迭代过程，是SQL真正避免的。“另外，这个构造是一个迭代过程，是SQL真正避免的”@Anony Mouse uhm MySQL支持（存储）过程已经有一段时间了？或者我没有理解你真正的观点？但在这篇文章中说这是可能的，只是我很难理解他是怎么做到的@RaymondNijland:MySQL扩展？您对该语句有ANSI SQL定义吗？但是继续吧，浪费你的时间在mySQL中实现FPgrowth。然后针对SQL之外的实现进行基准测试，例如pyfim。“MySQL扩展？您有该语句的ANSI SQL定义吗？”MySQL SQL方言被标记，因此ANSI/ISO SQL标准在@Anony Mouse中并不重要。。。但是，如果您想找到SQL/PSM，请研究ANSI/ISO SQL标准中的SQL/PSM。。。