【摘 要】
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针对现有的基于垂直格式挖掘频繁项集采用正交的方式两两进行比较耗费大量时间和产生的Tid集可能很大浪费存储空间的问题，提出了一种基于三角矩阵和差集的垂直数据格式挖掘频
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61402212）,辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目（LJQ2015045）,辽宁省自然科学基金（2015020098）
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针对现有的基于垂直格式挖掘频繁项集采用正交的方式两两进行比较耗费大量时间和产生的Tid集可能很大浪费存储空间的问题，提出了一种基于三角矩阵和差集的垂直数据格式挖掘频繁项集的挖掘算法。该算法利用差集解决了对稠密数据集进行频繁项集挖掘时的Tid集可能很大的问题，并且利用一种前提方法判断是否有必要连接产生候选频繁k＋1项集，减少时间的开销，而且在存储上用三角矩阵的数据结构可以进一步节省存储空间。实验结果表明，本算法大大减少挖掘频繁项集时间和空间内存的开销。
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