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传统的数据挖掘算法在挖掘频繁项集时会产生大量的冗余项集，影响挖掘效率。为此，提出一种基于矩阵的数据流Top—k频繁项集挖掘算法。引入2个0-1矩阵，即事务矩阵和二项集矩阵。采用事务矩阵表示滑动窗口模型中的事务列表，通过计算每行的支持度得到二项集矩阵。利用二项集矩阵得到候选项集，将事务矩阵中对应的行做逻辑与运算，计算出候选项集的支持度，从而得到Top—k频繁项集。把挖掘的结果存入数据字典中，当用户查询时，能够按支持度降序输出Top-k频繁项集。实验结果表明，该算法在挖掘过程中能避免冗余项集的产生，在保证正确