频繁闭项集挖掘算法的设计与实现文献综述

频繁闭项集挖掘作为数据挖掘领域的核心任务之一，旨在从海量数据中发现隐藏的关联关系和规律，为决策支持、市场分析、推荐系统等应用提供重要依据。

本文首先介绍了频繁闭项集挖掘的基本概念、研究背景及意义，并对该领域的国内外研究现状进行了详细综述。

其次，重点阐述了频繁闭项集挖掘的主要算法，包括Apriori类算法、FP-Growth类算法、垂直挖掘算法、模式增长算法等，分析了各种算法的优缺点和适用场景。

接着，对现有算法进行了深入分析和比较，指出了其存在的不足，并展望了未来的研究方向，如面向大规模数据集的高效并行挖掘算法、隐私保护下的频繁闭项集挖掘等。

最后，对全文进行了总结，并展望了频繁闭项集挖掘技术的未来发展趋势。

关键词：频繁闭项集；关联规则挖掘；数据挖掘；模式识别；算法设计

#1.1频繁项集与闭项集
在关联规则挖掘中，频繁项集是指在交易数据库中出现频率超过预定阈值的项集。

频繁项集挖掘的目标是从数据库中找出所有满足最小支持度的项集，其中最小支持度是由用户设定的一个阈值。

闭项集是频繁项集的一种压缩表示，它满足以下两个条件：(1)它是频繁项集；(2)它没有超集是频繁项集。

挖掘闭项集的意义在于：
减少存储空间:闭项集的数量远小于频繁项集的数量，可以有效减少存储空间。