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针对MASK算法在重构原数据支持度的指数级复杂度的缺陷，提出了一种基于集合的优化策略，得到一种新的隐私保护挖掘算法。根据集合原理，利用已知数据项推出未知数据项数目，简化了计算各数据项数目的过程，减少了重构原数据支持度过程中扫描数据库的次数，消除了算法的指数级复杂度。实验结果表明，该优化方法比原算法有更好的性能。