我遇到了rapidminer中的fp-growth操作符的問題。我正在處理大約20個文本文件，所有這些文件都是1MB大小的<。我使用了流程文檔操作符，並在該標記化過程中，過濾停用詞，轉換用例，生成n-gram和過濾令牌。從那裏我用數字來表示二項運算符。直到這一點一切工作正常，但是當我運行fp-growth運算符時，它只是無限期地處理而沒有結果。我試圖調整最小支持參數，但無濟於事。你有什麼建議如何解決這個問題？我真的很感謝任何指導。RapidMiner FP-growth操作符不返回任何結果
FP-Growth是一種算法，用於在包含多個項目的多個事務中查找頻繁項目集。在你的場景中，這些項目可能是文本中出現的單詞，而每個文本都是一個事務。
不幸的是，頻繁項目集的問題呈指數形式：假設您有一個包含項目{A，B，C}的頻繁項目集，這意味着有足夠的事務包含所有三個項目。但是這也意味着所有的子集也很頻繁，因爲子集{A，B}至少包含在包含{A，B，C}的所有事務中。因此，如果{A，B，C}頻繁，{A，B}，{B，C}，{A，C}和{A}，{B}和{C}。集合的數量是（2^n） - 1。因此，對於一組四個項目，我們已經有15個子集，對於五個31，依此類推。 所以問題是：什麼使得一個集合頻繁，爲什麼會有這麼多的頻繁集合，RapidMiner需要這麼長時間來計算它們呢？
最重要的因素當然是min_support。這定義了一個集合必須頻繁出現多少個事務的百分比閾值。如果將min_support增加到1，那麼將會有更少的項目集，並且計算速度會更快。 但是，不要被「找到最少數量的項目集」所欺騙。如果選中此項，RapidMiner將嘗試總是找到指定的最小數量的項目集，如果找不到任何項，將自動降低min_support。我的建議：關掉它。
您應該確認的另一件事是，正確的價值被確認爲「積極」，以指示該項目是交易的一部分。如果之前使用了數字到二項運算符，則這是「真」。所以你應該在RapidMiner的positive_value參數中輸入「true」。該參數僅在專家模式下可見。如果您未處於專家模式，則會在參數下方顯示一條線，告訴您「4個隱藏的專家參數」可用。您可以點擊該行切換到專家模式。
在特定情況下，你在哪裏文本文件，讓你的「交易」，你將有特殊的問題：
希望這有助於！