【摘 要】
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针对多维关联规则中挖掘事务数据库的所有频繁项集这一问题，提出了基于维约束进行求解的构想。采用模式增长的挖掘方法并根据渭词约束特征，设计了两种频繁项集挖掘算法，其中MCMF
【机 构】
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金陵科技学院信息技术学院,江苏省信息分析工程实验室,南京大学软件学院
【基金项目】
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国家863项目（863/2007AA012448）,江苏省现代教育技术研究重点立项课题（2010-T-15267）,金陵科技学院博士启动基金（JIT-B-01）
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针对多维关联规则中挖掘事务数据库的所有频繁项集这一问题，提出了基于维约束进行求解的构想。采用模式增长的挖掘方法并根据渭词约束特征，设计了两种频繁项集挖掘算法，其中MCMF11算法在指定约束下构建模式树并进行频繁项集挖掘，而节点向量约束的算法MCMF12在预先挖掘出无约束频繁项集的情况下，依据给定约束对已有频繁集及模式树进行更新搜索，因此需要开销更多的主存，但在更新过程中有更高的效率。理论分析和实验结果都表明了MCMFI算法的完备性和有效性。
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