支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘

针对CLOSET算法每次改变支持度门限时需要重新对所有数据进行挖掘而没有充分利用前一次挖掘结果的问题,提出了基于支持度门限改变下的频繁闭项集增量挖掘算法,利用前一次发现的频繁闭项集作为本次挖掘的约束条件,极大地减少了频繁闭项集的搜索空间。实验结果表明:在支持度门限减小不大的情况下,算法效率提高显著,支持度门限增加时,只需几十个毫秒的时间就可以发现全部频繁闭项集。