Spark fp 增长不会导致多个项目答案

【问题标题】：Spark fp growth is not giving multiple items in consequentSpark fp 增长不会导致多个项目
【发布时间】：2019-01-09 23:43:44
【问题描述】：

我正在使用 spark fp 增长算法。我已经给予了最小支持和信心，所以我应该得到所有组合

from pyspark.ml.fpm import FPGrowth

df = spark.createDataFrame([
    (0, [1, 2, 5]),
    (1, [1, 2, 3, 5]),
    (2, [1, 2])
], ["id", "items"])

fpGrowth = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.0, minConfidence=0.0)
model = fpGrowth.fit(df)

# Display generated association rules.
model.associationRules.show()

第一个问题总是我的结果只包含一个元素

[1] -> [5, 2] 应该是样本输出频率 1 为 3，频率 5,2 为 2，频率为 [5, 2, 1]|是 2. 所以这应该在规则中

【问题讨论】：

“问题总是我的结果只包含一个元素” - 这就是 FPGrowth 的工作原理。规则的形式为 1..N（前件）-> 1（后件）。
你能给我任何这样说的文件吗？

标签： python-3.x apache-spark pyspark apache-spark-ml

【解决方案1】：

火花实现是这样的，它只会在结果中返回 1 个元素。您可以在下面的链接中检查相同的内容。 https://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/mllib/fpm/AssociationRules.scala

//the consequent contains always only one element
itemSupport.get(consequent.head))

这是来自 MLlib 包（ML 包使用 MLlib 实现）。

干杯，

【讨论】：