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事件序列上的频繁闭情节挖掘是一个重要课题，现有的研究基于最小发生的支持度定义和广度优先的搜索策略，不可避免地导致了情节发生的“过计数”和大量候选情节的产生问题，因此，基于最小且非重叠发生的支持度定义和深度优先的搜索策略，提出了一个事件序列上的频繁闭情节挖掘算法FCEMiner，在此基础上，利用特殊前向扩展的非闭一致性避免了冗余的闭合性检查，缩小了频繁闭情节的搜索空间．理论分析和实验评估证明FCEMiner能够有效地发现事件序列上的频繁闭情节．