[{"class_name": "Dense", "config": {"name": "dense_13", "trainable": true, "batch_input_shape": [null, 8], "dtype": "float32", "units": 32, "activation": "linear", "use_bias": true, "kernel_initializer": "uniform", "seed": null}}, "bias_initializer": {"class_name": "Zeros", "conf ig": {}}, "kernel_regularizer": null, "bias_regularizer": null, "activity_regularizer": null, "kernel_constraint": null, "bias_constraint": "bias_constraint": null}}, {" class_name": "Dense", "config": {"name": "dense_14", "trainable": true, "dtype": "float32", "units": 64, "activation": "relu", "use_bias": true, "kern el_initializer": {"class_name":

Frequent Pattern Tree ） FP树(FP-Tree)是由数据库的初始项集组成的树状结构。 FP树的目的是挖掘最 频繁的模式。FP树的每个节点表示项集的一个项。 根节点表示null，而较低的节点表示项集。在形成树的同时，保持节点与较 低节点（即项集与其他项集）的关联。 30 3.FP-Growth算法 算法步骤 FP-growth算法的流程为： 首先构造FP树，然后利用它来挖掘频繁项集。 Frequent Pattern Tree ） FP树(FP-Tree)是由数据库的初始项集组成的树状结构。 FP树的目的是挖掘最 频繁的模式。FP树的每个节点表示项集的一个项。 根节点表示null，而较低的节点表示项集。在形成树的同时，保持节点与较 低节点（即项集与其他项集）的关联。 32 3.FP-Growth算法 算法案例 设置支持度阈值为50%，置信度阈值为60% 交易编号 考虑到根节点为空(null)。 Null ① 创建树的根。根由null表示。 34 3.FP-Growth算法 构建FP树 1.考虑到根节点为空(null)。 2. T1:I1、I2、I3的第一次扫描包含三个项目{I1:1}、 {I2:1}、{I3:1}，其中I2作为子级链接到根，I1链接到I2 ，I3链接到I1。 (这里根据项集的数量排序成I2、I1、I3) Null l2:1

length to 500 words. If a sample is longer, it is truncated. A shorter sample is padded with null words. The null words have zero word vectors. We will further explain the process of transformation of a sentence

5(4), 115–133. [Merity et al., 2016] Merity, S., Xiong, C., Bradbury, J., & Socher, R. (2016). Pointer sentinel mixture models. arXiv preprint arXiv:1609.07843. [Mikolov et al., 2013a] Mikolov, T.,