中文摘要：

为提高可消除项集的挖掘效率,在WPPC-Tree基础上提出优化后开始-结束序列树（start-finish-order tree,SFOTree）,定义开始-结束序列集合（start-finish-order-set,SFO-Set）和开始-结束序列集合差（difference of start-finish-orderset,dSFO-Set）,建立项集的收益索引,提出一种基于dSFO-Set的可消除项集挖掘算法。利用dSFO-Set性质和收益索引,提高项集收益的计算效率,减少可消除项集的挖掘代价。分别在稠密数据集和稀疏模拟数据集上与传统算法进行测试比较,实验结果表明,该算法具有更好的挖掘效率。