基于Spark的FPGrowth（关联规则算法）

在推荐中，关联规则推荐使用的比较频繁，毕竟是经过几率来预测的，易于理解且准确度比较高，不过有一个缺点为，想要覆盖推荐物品的数量，就要下降支持度与置信度。太高的支持度与置信度会致使物品覆盖不过，这里须要其余的推荐方法合做，建议使用基于Spark的模型推荐算法（矩阵分解+ALS）.html 一FPGrowth算法描述： FPGrowth算法 概念：支持度，置信度，提高度(Spark好像没有计算这个的函

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