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。
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