Parallel-FP-Growth-on-hadoop

并行FP增长 Hadoop集群上并行FP增长算法的实现，用于使用Map Reduce编程从大型事务数据库中挖掘频繁项集 可以在以下网站找到更多信息： 用 考虑您的事务数据库由大量事务组成- 例如- 牛奶，黄油，面包，鸡肉..... 椅子，桌子，布... 等等.... 输出 - 牛奶-（[牛奶，黄油，面包]：5），（[牛奶，黄油，玉米片]：7），（[牛奶，面粉，鸡肉，奶酪，面包]：11），... 面包 - .... 等等... 上面的输出显示，牛奶，黄油，面包在5笔交易中合在一起购买，同样，牛奶，面粉，鸡肉，奶酪，乳酪，面包在11笔交易中合在一起 对于用户定义的K，将显示每个项目的前K个项目集（计数最高的项目集）。 FP算法用于查找频繁使用的项目集以及该数据库中被认为是频繁使用的每个项目的计数（由最小支持计数指定） 该算法的并行版本在Hadoop中实现，因此hadoo