************************FPgrowth概述和apirior的比较*********************************
频繁项集挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合（称为频繁项集），通过挖掘出这些频繁项集，当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item，则可以把该频繁项集的其他item作为推荐。比如经典的购物篮分析中啤酒、尿布故事，啤酒和尿布经常在用户的购物篮中一起出现，通过挖掘出啤酒、尿布这个啤酒项集，则当一个用户买了啤酒的时候可以为他推荐尿布，这样用户购买的可能性会比较大，从而达到组合营销的目的。
常见的频繁项集挖掘算法有两类，一类是Apriori算法，另一类是FPGrowth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集，需要多次扫描原始数据，当原始数据较大时，磁盘I/O次数太多，效率比较低下。FPGrowth算法则只需扫描原始数据两遍，通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩，效率较高。
FPGrowth算法主要分为两个步骤：FP-tree构建、递归挖掘FP-tree。FP-tree构建通过两次数据扫描，将原始数据中的事务压缩到一个FP-tree树，该FP-tree类似于前缀树，相同前缀的路径可以共用，从而达到压缩数据的目的。接着通过FP-tree找出每个item的条件模式基、条件FP-tree，递归的挖掘条件FP-tree得到所有的频繁项集。算法的主要计算瓶颈在FP-tree的递归挖掘上，下面详细介绍FPGrowth算法的主要步骤。
***************FPgrowth算法步骤******************
参见：https://wenku.baidu.com/view/c32bbada27d3240c8547ef1b.html