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在经典的频繁闭合项集挖掘算法中，如Closet与Closet＋，当条件模式数据库很庞大时，频繁项集的数目将会急剧增长，算法的效率会逐步恶化，并且算法挖掘结果的有效性也随着大量冗余模式的产生而下降．本文首先针对传统的FP-tree的算法，给出了一种改进的FP—tree算法，然后在新算法的基础上，提出新的频繁闭合项集挖掘算法，该算法只需把FP-Tree中所有由叶子结点到根结点的路径遍历一遍，就可以得到各项的所有子条件模式基，避免了传统FP-tree算法在同一条路径上向前回溯比较的繁琐．实验表明优化后的算法避免