1樓：穆皚青
這本書看到這裡也非常困擾然後來網上搜尋，得到這個帖子。
所以是先有了這15個3-項集，然後根據規則分到了對應的位置，具體的規則就是上面鏈結裡提到的mod3還有乙個根下面超過3要繼續分
所以我還是不明白這15項是哪兒來的，尤其譬如123根本沒有包括在裡面
2樓：stone jack
HASH演算法的目的是計算出各個候選項集的支援度。
分2個步驟。
第一步，建立HASH樹。將所有需要計算支援度的項集，也就是書中的15
個「候選3項集」建三叉樹。第一層，首項1、3或5的居左，2、5或8居中，3、6或9居右；如果有層的葉子節點超過3個，就開始第二層，繼續往下分。書中這個建hash樹的過程一筆帶過。
這過程，這篇博文Apriori中的hash tree 講得很清楚。
第二步，對於每個事務，來走一遍Hash樹，書中舉了這個事務，就和查爾斯周說的相似，但不是簡單的列舉，而是跟著樹走。
這裡要結合211頁那張圖6-9來看，事務跟著樹的枝分解：
首先分解成1+[2356]，2+[356]，3+[56]。1+[2356]沿著三叉樹的左子樹再分解成，12+[356]、13+[56]和15+
[6]，再以12+[356]為例，因為第二項是2，所以它再沿著中子樹走，其中125（第三項是5）最後沿著中間走到125/458這個葉子。恰好，葉子中有125這個項集，那麼這個125這個候選項集的支援度就加1。
當然，效果上和查爾斯周，說的一樣。
3樓：查爾斯周
剛剛也看到了這裡，不知道我這樣子理解對不對。
首先，對候選3-項集中的每乙個3-項集，依次對其每乙個項用h(p)=p mod 3來確定雜湊樹中每一層的分支方向。比如，頻繁項集，先用1 mod 3=1，所以它在第一層被劃分到左子樹，然後用2 mod 3=2，所以它在第二層被劃分到中子樹，最後用4 mod 3=1，所以它最後被劃分到第三層的左子樹節點。
然後，對於每乙個事務t，先列舉其所有的3-項集。然後對每乙個3-項集按上面劃分候選項集的方法把它劃分到雜湊樹的某乙個結點中。比如事務t=有乙個3-項集就會被劃分到雜湊樹和結點中。
最後，就是比較雜湊樹結點中的3-項集與每乙個事務t中的3-項集，如果有相同的就增加該3-項集的支援度計算。
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