【摘 要】
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算法充分利用以往挖掘过程中的结果，无需再次扫描原数据集，对新增数据集也只扫描一次，即可得到事务更新后的数据集的频繁项集。避免了重新处理已经处理过的数据和多次扫描新增数
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学研究项目（2006KJ302ZC）,蚌埠学院自然科学重点项目（BBXY2007204A）
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算法充分利用以往挖掘过程中的结果，无需再次扫描原数据集，对新增数据集也只扫描一次，即可得到事务更新后的数据集的频繁项集。避免了重新处理已经处理过的数据和多次扫描新增数据集，与其他相关算法相比，减少了算法运行对问，提高了挖掘效率。随着历史数据集的增大，更加显现出本算法的优越性。算法还可以用于解决由于数据集过大而导致的内存不够的Apriori算法的挖掘问题。
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