【摘 要】
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在数据挖掘的关联规则挖掘算法中，传统的频繁模式挖掘算法需要用户指定项集的最小支持度。引入Top—k模式挖掘概念的改进算法虽然无需指定最小支持度，但仍需指定闽值k。针对上
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在数据挖掘的关联规则挖掘算法中，传统的频繁模式挖掘算法需要用户指定项集的最小支持度。引入Top—k模式挖掘概念的改进算法虽然无需指定最小支持度，但仍需指定闽值k。针对上述问题，对传统挖掘算法进行改进，提出一种新的频繁模式挖掘算法（TNFP—growth）。该算法无需指定最小支持度或阈值，按照支持度降序排列进行模式挖掘，有序地返回频繁模式给用户。实验结果证明，该算法的执行效率更高，具有更强的伸缩性。
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