在当前的数据挖掘领域，频繁闭项集挖掘算法是处理不确定数据的重要技术之一。该技术主要应用于从大数据集中识别出频繁出现的项目集合，尤其是当数据集存在不确定性时。本文中提出了一种基于正态分布的不确定数据频繁闭项集挖掘算法，即Normal Approximation-based Probabilistic Frequent Closed Itemsets Mining（NA-PFCIM）。此算法的核心在于将项目集挖掘过程视为一个概率分布函数，并使用支持大数据集的正态分布模型来精确地提取频繁项集。算法采用深度优先搜索策略获取所有概率频繁闭项集，以减少搜索空间并避免冗余计算。此外，算法中还集成了超集剪枝和子集剪枝两种概率剪枝技术，进一步提高挖掘效率。通过与基于泊松分布的算法A-PFCIM比较，NA-PFCIM能够减少扩展项目集的数量，并降低计算复杂度，显示出更优的性能。
关键词包括：不确定数据、频繁项集、频繁闭项集、剪枝策略、正态分布。这些关键词是理解该算法的关键，它们指向了算法所解决的问题、所用的方法和算法的优势。
对于“不确定数据”而言，指的是数据集中包含的元素存在概率性，即它们的发生具有不确定性。这在现实世界中非常常见，例如，传感器收集的数据可能受到噪声的影响，或者在线交易系统中用户行为的预测存在不确定性。不确定数据的处理难度在于，传统的频繁项集挖掘方法在直接应用时可能导致结果数量庞大，因为它们依赖于向下封闭性原理，即频繁项集的任何非空子集也应该是频繁的。
“频繁项集”是指在数据集中出现频率达到用户定义的最小支持度阈值（minsup）的项目集合。频繁项集挖掘是数据挖掘中的一项基础任务，它能够揭示数据中的模式和关联规则，广泛应用于市场篮子分析、生物信息学、交通分析等多个领域。
针对不确定数据的频繁闭项集挖掘，本文提出了NA-PFCIM算法。这种算法将挖掘过程视为一个概率分布函数，这样就可以处理数据的不确定性。算法使用正态分布模型支持大数据集，通过这种方法，可以提取出高准确度的频繁项集。深度优先搜索策略的使用是为了减少需要考虑的项目集数量，通过这种策略，算法可以避免对不必要的项目集进行搜索和计算，从而降低计算复杂度。
超集剪枝和子集剪枝是提高算法效率的两种剪枝技术。超集剪枝是通过消除那些包含在更频繁项集中的项集来减少搜索空间，而子集剪枝则是排除那些已被证实不可能是闭项集的项目集。这两种剪枝技术相互补充，能够显著减少需要挖掘的项集数量，提高挖掘的效率。
通过实验验证，NA-PFCIM算法相比基于泊松分布的A-PFCIM算法在减少扩展项集数量和降低计算复杂度方面表现更优。这意味着NA-PFCIM在处理不确定数据的频繁闭项集挖掘时，能够以较少的计算资源和时间得到更精确的结果，具有较高的实用价值和应用前景。通过减少计算负担，NA-PFCIM能够有效应对大数据环境下的挑战，为数据挖掘领域的研究和应用提供了新的思路和工具。
