【摘 要】
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通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析，提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据，并结合矩阵运算求项集的支持数，有效减少了事务
【机 构】
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郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.41171341）,教育部新世纪优秀人才支持计划（No.NCET-09.0126）,河南省科技创新杰出青年基金（No.114100510006）,河南省重点科技攻关计划项目（No.112102210024）,航空科学基金（No.2010ZG55029）.
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通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析，提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据，并结合矩阵运算求项集的支持数，有效减少了事务数据库的扫描次数；利用有序频繁项目邻接矩阵创建频繁模式树，有效减少了频繁模式树的分支和层数。通过实例分析了频繁项集的挖掘过程。
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