1.基于FP‑growth的物流拣选设备商品摆放方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一：建立一个客户购买商品的订单记录数据库，订单单号作为标识符TID,对应订单商品集合编号的作为一个事务T，所有的事务集合为D；商品订单记录的数据库中每条信息包含订单单号字段及列表中的商品字段，每一种商品作为一个项；

步骤二：对事务集合D进行第一次扫描，计算每一个事务T中各种商品的支持度计数support_count_x，保留频繁项，并将频繁项按照支持度计数降序排列；

步骤三：对事务集D进行第二次扫描，每读入一个事务T时，将事务中按照步骤二中统计的频繁项保留，非频繁项剔除，再把每个事务的商品项按照支持度计数降序排列；再对事务集进行非频繁项过滤以及重排序后，从null开始创建标记为其商品的节点，然后形成根节点null到商品节点的路径，直到每个事务都映射到FP‑tree的一条路径，读入所有事务后形成FP‑tree；路径由根节点null和对应的所有商品节点组成；

步骤四：从FP‑tree的每条路径的结尾节点依次向上提取出相应的项集，项集的支持度计数support_count_xj大于等于min_sup时，该项集作为频繁项集l保留，反之剔除；

步骤五：设置一个最小置信度阈值min_conf；每个频繁项集l所产生的每个非空子集为s，若子集(l‑s)与s的支持度计数之比大于等于最小置信度阈值min_conf，则输出强关联规则 该强关联规则的置信度大小为l与s的支持度计数之比的值关联规则置信度大小的计算公式如公式(1)(2)所示:

其中：support_count(l)，support_count(s)，support_count(l‑s)分别为括号内字母的支持度计数， 为强关联规则；

步骤六：将所计算出来的所有强关联规则按照其置信度confidence的大小进行排序，选出置信度较大的几种商品，按照智能拣选设备中机器人小车的承重及料箱存放体积约束条件进行摆放商品。

2.根据权利要求1所述的基于FP‑growth的物流拣选设备商品摆放方法，其特征在于：

步骤二中计算每一个事务T中各种商品的支持度计数support_count_x，保留频繁项；具体为：设置一个最小支持度阈值min_sup，support_count_x≥min_sup的商品作为频繁项保留，反之剔除。