【摘 要】
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在挖掘可疑金融数据中，提出一种快速的基于FP-tree的约束最大频繁项目集挖掘算法，把发现约束频繁项目集的问题转化为发现约束最大频繁项目集的问题。算法可以根据用P的需要，随时
【基金项目】
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国家自然科学基金(70273034);西安交通大学“985工程”二期项目“我国经济社会可持续发展中的金融创新研究”(07200701)
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在挖掘可疑金融数据中，提出一种快速的基于FP-tree的约束最大频繁项目集挖掘算法，把发现约束频繁项目集的问题转化为发现约束最大频繁项目集的问题。算法可以根据用P的需要，随时减少不满足约束条件的候选项目集的个数，提高运行效率，同时可确定挖掘主属性，确定生成的关联规则范围，为有效开展可疑金融交易识别提供了有益的参考。
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