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针对某一领域的文献，如果两个研究对象同现的频率越高，则通常假设二者存在联系的可能性越大。从而促使共词分析、文献共引分析以及文献作者共著分析等共现分析方法的流行。然而，传统共现分析三个阶段中的前两个阶段存在一定的缺陷，从而导致最后得到的共现聚类分析的结果可能存在一定的误导性。为克服该缺陷，本文从关联规则挖掘领域引入了一种新的共现聚类分析方法——最大频繁项集挖掘，它将传统共现分析法的三个阶段压缩为一个阶段，充分利用了可以利用的各种信息，克服了传统方法的缺陷。通过实验分析发现，设置合适的最小支持度阈值，基本上可