基于Nodeset的最大频繁项集挖掘算法

　　递归遍历、条件FP-Tree构建与超集检测是多数基于FP-Tree最大频繁项集挖掘算法的主要性能瓶颈。为此，提出一种基于Nodeset的最大频繁项集挖掘算法-MFIN算法。该算法采用Nodeset数据结构对POC-Tree的节点编码，将集合枚举树作为搜索空间，避免递归遍历和条件FP-Tree构建的时间开销。设计提前停止方法提高求解Nodeset交集的效率，采用父等价剪枝技术和前瞻剪枝技术缩小搜索空间。对基于MFI-Tree的投影策略进行改进，提升超集检测的速度。实验结果表明，MFIN算法在mushroom，pumsb，webdocs数据集上的运行时间及执行效率等总体性能明显优于基于FP-Tree的FP-Max算法。