传统模糊频繁项集合挖掘方法的挖掘范围较大,且无法预处理模糊频繁项集合,导致存在运行内存过大、应用有效性低的问题。因此提出新的间隔约束条件下的模糊频繁项集合挖掘方法。方法预处理模糊频繁项集合,修补缺损数据,并引入主成分分析法完成数据的降维,并为数据添加间隔约束条件,缩小挖掘范围。利用蚁群算法获取最优爬行路径,挖掘模糊频繁项集合。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法运行内存小,挖掘有效性更理想。