【摘 要】
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对从事务数据库中挖掘有意义的项集的研究已超过10年。然而,大多数的研究要么使用频繁度或支持度（如频繁项集挖掘）,要么使用效用值或利润（如高效用项集挖掘）作为主要的衡量标准。
【基金项目】
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中央高校基本科研基金（WK2100100021）, 国家科技支撑计划（2012BAH17B03）, 安徽省自主创新专项-智能语音技术研发和产业化专项（13Z02008-5）资助
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对从事务数据库中挖掘有意义的项集的研究已超过10年。然而,大多数的研究要么使用频繁度或支持度（如频繁项集挖掘）,要么使用效用值或利润（如高效用项集挖掘）作为主要的衡量标准。单独使用这两种衡量方式都有各自的局限性,比如频繁度很高的项集其效用值有可能很低,而效用值很高的项集其频繁度往往很低,将这些项集推荐给用户没有意义。将这两种衡量标准综合考虑,希望找出那些频繁度和效用值都很高的项集。该项工作最大的挑战是效用值既不满足单调性也不满足反单调性。因此,提出了高效算法FHIMA。FHIMA采用PrefixSpan的
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