fp樹算法基本原理概論試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.FP樹算法主要用于（）A.分類B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類D.回歸答案：B2.FP樹中節(jié)點(diǎn)的連接是通過（）A.鏈表B.指針C.數(shù)組D.哈希表答案：B3.FP樹構(gòu)建過程中，頻繁項(xiàng)集的支持度計(jì)算基于（）A.事務(wù)數(shù)量B.數(shù)據(jù)行數(shù)C.節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)次數(shù)D.項(xiàng)集長(zhǎng)度答案：C4.以下關(guān)于FP樹的說法正確的是（）A.是一顆二叉樹B.節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)事務(wù)項(xiàng)及計(jì)數(shù)C.只適合處理數(shù)值型數(shù)據(jù)D.構(gòu)建時(shí)無需掃描數(shù)據(jù)集答案：B5.FP樹算法相比Apriori算法的優(yōu)勢(shì)在于（）A.掃描數(shù)據(jù)集次數(shù)多B.占用內(nèi)存少C.無需生成候選集D.結(jié)果更準(zhǔn)確答案：C6.FP樹構(gòu)建時(shí)，對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)集首先要做的是（）A.排序B.分組C.去重D.標(biāo)準(zhǔn)化答案：A7.FP樹算法中條件FP樹是基于（）構(gòu)建的A.頻繁1項(xiàng)集B.頻繁2項(xiàng)集C.非頻繁項(xiàng)集D.最大頻繁項(xiàng)集答案：A8.從FP樹中挖掘頻繁項(xiàng)集的過程是（）A.自頂向下B.自底向上C.廣度優(yōu)先D.深度優(yōu)先答案：D9.FP樹中每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含的信息不包括（）A.項(xiàng)名B.支持度計(jì)數(shù)C.父節(jié)點(diǎn)指針D.事務(wù)編號(hào)答案：D10.若一個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)集有10個(gè)事務(wù)，某頻繁項(xiàng)集在其中出現(xiàn)3次，其支持度為（）A.0.3B.0.1C.0.03D.3答案：A二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.FP樹算法的優(yōu)點(diǎn)有（）A.效率高B.無需生成大量候選集C.適合大數(shù)據(jù)集D.結(jié)果準(zhǔn)確答案：ABC2.FP樹構(gòu)建過程涉及（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建與連接C.支持度計(jì)算D.剪枝操作答案：ABC3.以下哪些屬于FP樹節(jié)點(diǎn)包含的信息（）A.項(xiàng)名B.支持度計(jì)數(shù)C.兄弟節(jié)點(diǎn)指針D.子節(jié)點(diǎn)指針答案：ABCD4.FP樹算法挖掘頻繁項(xiàng)集可采用的策略有（）A.深度優(yōu)先搜索B.廣度優(yōu)先搜索C.基于條件FP樹D.基于哈希表答案：AC5.影響FP樹算法性能的因素有（）A.數(shù)據(jù)集大小B.項(xiàng)集數(shù)量C.支持度閾值D.事務(wù)長(zhǎng)度答案：ABCD6.與Apriori算法相比，F(xiàn)P樹算法在（）方面有改進(jìn)A.掃描數(shù)據(jù)集次數(shù)B.內(nèi)存使用C.候選集生成D.算法復(fù)雜度答案：ABCD7.FP樹算法數(shù)據(jù)預(yù)處理階段可能包括（）A.事務(wù)排序B.去除重復(fù)事務(wù)C.確定支持度閾值D.劃分?jǐn)?shù)據(jù)集答案：ABC8.挖掘FP樹得到的頻繁項(xiàng)集可以用于（）A.推薦系統(tǒng)B.市場(chǎng)購(gòu)物籃分析C.文本分類D.異常檢測(cè)答案：AB9.條件FP樹構(gòu)建時(shí)需要考慮（）A.頻繁1項(xiàng)集B.事務(wù)中的項(xiàng)順序C.支持度計(jì)數(shù)D.節(jié)點(diǎn)合并答案：ABC10.FP樹算法的應(yīng)用場(chǎng)景包括（）A.電商用戶購(gòu)買行為分析B.基因數(shù)據(jù)分析C.圖像識(shí)別D.社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析答案：ABD三、判斷題（每題2分，共10題）1.FP樹算法只能處理離散型數(shù)據(jù)。（）答案：對(duì)2.FP樹構(gòu)建過程中不需要考慮事務(wù)順序。（）答案：錯(cuò)3.支持度閾值越高，F(xiàn)P樹構(gòu)建速度越快。（）答案：對(duì)4.FP樹中所有節(jié)點(diǎn)的支持度計(jì)數(shù)都大于0。（）答案：對(duì)5.挖掘頻繁項(xiàng)集時(shí)，條件FP樹的構(gòu)建與原FP樹無關(guān)。（）答案：錯(cuò)6.FP樹算法比Apriori算法更適合處理稀疏數(shù)據(jù)集。（）答案：對(duì)7.一個(gè)FP樹可以挖掘出所有滿足支持度閾值的頻繁項(xiàng)集。（）答案：對(duì)8.FP樹節(jié)點(diǎn)的支持度計(jì)數(shù)就是該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的項(xiàng)在事務(wù)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)。（）答案：對(duì)9.改變支持度閾值不會(huì)影響FP樹的結(jié)構(gòu)。（）答案：錯(cuò)10.FP樹算法中頻繁項(xiàng)集的支持度是固定不變的。（）答案：對(duì)四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述FP樹算法相比Apriori算法的優(yōu)勢(shì)。答案：Apriori需多次掃描數(shù)據(jù)集并生成大量候選集，而FP樹算法只需掃描兩次數(shù)據(jù)集，且無需生成候選集，通過構(gòu)建FP樹和條件FP樹直接挖掘頻繁項(xiàng)集，效率更高，內(nèi)存占用更少。2.簡(jiǎn)述FP樹構(gòu)建的基本步驟。答案：首先對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)集按支持度降序排序，然后依次掃描事務(wù)，創(chuàng)建FP樹節(jié)點(diǎn)，將節(jié)點(diǎn)按事務(wù)順序連接，同時(shí)記錄節(jié)點(diǎn)支持度計(jì)數(shù)，構(gòu)建過程中若有相同前綴路徑則合并節(jié)點(diǎn)。3.說明挖掘FP樹頻繁項(xiàng)集的方法。答案：采用深度優(yōu)先搜索策略，從FP樹的葉節(jié)點(diǎn)開始，基于條件FP樹不斷挖掘頻繁項(xiàng)集。以每個(gè)頻繁1項(xiàng)集為后綴，構(gòu)建條件FP樹，再?gòu)臈l件FP樹中遞歸挖掘頻繁項(xiàng)集。4.分析支持度閾值對(duì)FP樹算法的影響。答案：支持度閾值越高，生成的頻繁項(xiàng)集越少，F(xiàn)P樹構(gòu)建速度越快，樹結(jié)構(gòu)也越簡(jiǎn)單；閾值越低，頻繁項(xiàng)集增多，樹結(jié)構(gòu)復(fù)雜，構(gòu)建速度慢，挖掘頻繁項(xiàng)集計(jì)算量增大。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論FP樹算法在實(shí)際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略。答案：挑戰(zhàn)有大數(shù)據(jù)集內(nèi)存不足、高維數(shù)據(jù)處理難等。策略包括采用分布式計(jì)算處理大數(shù)據(jù)；對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇降維；優(yōu)化FP樹結(jié)構(gòu)，如壓縮存儲(chǔ)等，提高算法性能和適用性。2.對(duì)比FP樹算法與其他關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，分析其適用場(chǎng)景。答案：與Apriori比，F(xiàn)P樹適合大數(shù)據(jù)；與Eclat等比，各有優(yōu)劣。FP樹適用于事務(wù)數(shù)據(jù)量大、項(xiàng)集多且支持度閾值不太低的場(chǎng)景，像電商購(gòu)物籃分析、用戶行為模式挖掘等。3.探討如何優(yōu)化FP樹算法以提高其在海量數(shù)據(jù)下的性能。答案：可從數(shù)據(jù)處理和算法結(jié)構(gòu)優(yōu)化。如采用抽樣技術(shù)減少數(shù)據(jù)量；對(duì)數(shù)據(jù)分塊處理再合并結(jié)果；優(yōu)