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提出一种下三角矩阵的最大频繁项挖掘算法DTMFIM，首先将事务数据库映射到一个布尔矩阵中，并产生频繁1-项集，然后根据频繁1-项集生产频繁2-项集，且对其结果用下三角的布尔矩阵存储，最大频繁项集可通过这个下三解矩阵求得，在求解过程中不断地压缩这个下三角矩阵。实验表明，此算法实现简洁、高效，与经典的Apriori算法及部分Apriori改进算法相比，特别对大事务集、长项目集数据挖掘效果更为明显。