【摘 要】
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在传统剪枝策略中，具有相同事务集的父子结点搜索空间没有充分剪枝，效率较低。为此，提出父子等价的剪枝策略。采用深度优先搜索集合枚举树，对于父子结点中具有相同事务集的搜索空
【机 构】
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六安职业技术学院信息工程系,中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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安徽省高等学校自然科学研究基金资助项目（KJ20128181）
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在传统剪枝策略中，具有相同事务集的父子结点搜索空间没有充分剪枝，效率较低。为此，提出父子等价的剪枝策略。采用深度优先搜索集合枚举树，对于父子结点中具有相同事务集的搜索空间进行剪枝，有效地缩小搜索空间，减少频繁项计算的次数，给出基于该剪枝策略的最大频繁项集挖掘算法。实验结果表明，该算法可缩短同一支持度下的最大频繁项集挖掘时间。
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