最大频繁项集挖掘算法。运行前需将release中的data和result数据拷贝到上一级目录下。

可挖掘负关联规则的FP_growth算法:将负项目扩展到原始数据集，同正项目一样看成普通项目（该过程已集成到程序中），然后使用FP_growth算法挖掘含负项目的一般化频繁项集

Apriori核心算法过程如下： 过单趟扫描数据库D计算出各个1项集的支持度，得到频繁1项集的集合。 连接步：为了生成，预先生成,由2个只有一个项不同的属于的频集做一个（k-2）JOIN运算得到的。 剪枝步：由于是的超集，所以可能有些元素不是频繁的。在潜在k项集的某个子集不是中的成员是，则该潜在频繁项集不可能是频繁的可以从中移去。 通过单趟扫描数据库D，计算中各个项集的支持度，将中不满足支持度的项集去掉形成。-failed to translate

Apriori核心算法过程如下： 过单趟扫描数据库D计算出各个1项集的支持度，得到频繁1项集的集合。 连接步：为了生成，预先生成,由2个只有一个项不同的属于的频集做一个（k-2）JOIN运算得到的。 剪枝步：由于是的超集，所以可能有些元素不是频繁的。在潜在k项集的某个子集不是中的成员是，则该潜在频繁项集不可能是频繁的可以从中移去。 通过单趟扫描数据库D，计算中各个项集的支持度，将中不满足支持度的项集去掉形成。-failed to translate