Python

Après avoir introduit l'algorithme de détection, j'en ai proposé une implémentation naïve (1, 2). En partant de si bas, beaucoup d'améliorations sont possibles avant d'en faire une implémentation de qualité. Nous commencerons par proposer une interface compatible avec les exigences d'un développeur C++ client.

C'est une affaire de psychologie
Le développeur C++ aime la performance et il déteste tout ce qui l'oblige à créer une structure de données intermédiaire, à allouer de ...

Dans le billet précédent, vous avez vu comment construire l'arbre des associations fréquentes, ou fptree. Vous verrez dans celui-ci comment utiliser l'arbre pour déduire les associations fréquentes, sans plus retourner à la base de données initiale. Vous terminerez ainsi de découvrir cette première implémentation naïve et "pythonesque" de l'algorithme. Dans les prochains billets, il sera temps de la raffiner pour arriver à un résultat plus conforme à l'esprit du C++ et de ses standards ...

Images attachées

 

Comme je l'indiquais dans le billet précédent, je propose maintenant une implémentation naïve, reprise presqu'exactement d'une implémentation en Python, de l'algorithme de détection des associations fréquentes centré autour d'une structure de donnée appelée frequent pattern tree, ou arbre des associations fréquentes. Il peut être utile de relire la présentation de l'algorithme

Une implémentation naïve
Une implémentation en Python se ressent souvent de l'utilisation de ce langage ...