项集：最基本的模式是项集，它是指若干个项的集合。频繁模式是指数据集中频繁出现的项集、序列或子结构。频繁项集是指支持度大于等于最小支持度(min_sup)的集合。其中支持度是指某个集合在所有事务中出现的频率。频繁项集的经典应用是购物篮模型。
浅谈关联规则挖掘算法-亲亲资料网 关键词：数据挖掘；关联规则；频繁项集；FP树 [gap=823]Key words：data mining ；association rules；frequent item sets；FP tree
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下面是一些例子： 频繁项集（Frequent itemset）：该模型对构成小项集篮子的数据有意义。（找出一堆项目中出现最为频繁、关系最为密切的一个子集。
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关联规则数据挖掘算法浅析_amy的女博士_百度空间 关键词：关联规则；数据挖掘；频繁项集 [gap=5866]KEY WORDS： affiliated rules； data mining； frequent aggregation
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最大频繁项集 maximal frequent item sets
全局频繁项集 Global frequent item set
全局最大频繁项集算法 FMMFI
为非频繁项集 infrequentitemSet ; INFS
In this paper. It uses matrix technology constrained sub-tree statistic frequent item sets and frequent item sets for data mining.
为此，采用矩阵技术统计约束子树中的频繁项集和频繁项集的支持度，以进行数据挖掘。
参考来源 - 基于矩阵技术的频繁项目集挖掘算法Using teachers' personnel database and part of the teaching evaluation data by investigation of students in Hunan City University, we produce large itemsets by the Apriori-B algorithm and mine association rules basing on new judgment criteria.
对湖南城市学院部分评教数据和教师的档案数据进行关联规则挖掘。 我们使用Apriori-B算法产生频繁项集，基于新衡量标准产生关联规则，挖掘出影响教学质量的关键因素。
参考来源 - 数据挖掘中关联规则的研究及在高校教学质量评估中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
频繁项集是挖掘流数据挖掘的基本任务。
Mining frequent items is a basic task in stream data mining.
挖掘事务库中的频繁项集是数据挖掘的重要任务之一。
The mining of frequent items in transactional database is an important task of data mining.
实验表明，该算法对于频繁项集挖掘具有比较高的效率。
The experiments show that FP-DFS has good efficiency in frequent item-set mining.
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