【摘 要】
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频繁项集的挖掘是数据挖掘中的一个基础和核心问题，具有广泛的应用领域。而频繁项集挖掘可分为完全频繁项集挖掘、频繁闭项集挖掘和最大频繁项集挖掘三类，其中，最大频繁项集的数
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频繁项集的挖掘是数据挖掘中的一个基础和核心问题，具有广泛的应用领域。而频繁项集挖掘可分为完全频繁项集挖掘、频繁闭项集挖掘和最大频繁项集挖掘三类，其中，最大频繁项集的数目最少。频繁项集的挖掘是一个搜索问题，剪枝优化技术是提高频繁项集挖掘效率的一个重要手段。对于最大频繁项集的挖掘可以从宽度优先和深度优先两个角度来考虑，而基于FP树的深度优先算法比宽度优先算法扫描数据集的次数要少很多，因此，具有较好的性能。本文主要分析宽度优先的最大频繁项集挖掘算法和基于FP树的深度优先最大频繁项集挖掘算法。
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