【摘 要】
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为了解决最大频繁项目集算法DMFIA（discover maximum frequent itemsets algorithm）在挖掘候选项目集维数较大而最大频繁项目集维数较小的情况下产生大量候选项目集的问题,提出
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61303129）, 广西可信软件重点实验室开放基金项目（KX201212）
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为了解决最大频繁项目集算法DMFIA（discover maximum frequent itemsets algorithm）在挖掘候选项目集维数较大而最大频繁项目集维数较小的情况下产生大量候选项目集的问题,提出一种改进的基于FP-Tree（frequent pattern tree）的最大频繁项目集挖掘的FP-EMFIA算法;该算法在挖掘过程中根据项目头表,采用自上而下和自下而上的双向搜索策略,并通过条件模式基中的频繁项目和较小维数的非频繁项目集对候选项目集进行降维和剪枝,以减少候选项目集的数量,加速
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