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频繁项集挖掘(FIM)是最基础的数据挖掘任务之一,被挖掘数据集的特征对FIM算法的性能有着显著影响。数据集稀疏度是体现数据集本质特征的属性之一,不同类型的FIM算法对数据集稀疏度的可扩展性有着很大的不同。针对如何量化度量数据集稀疏度及稀疏度对不同类型FIM算法性能影响等问题,首先回顾并讨论了已有的度量方法,然后提出两种新的量化度量数据集稀疏度的方法(基于事务差异度的度量方法和基于FP-Tree的度量方法)。这两种度量方法均考虑了FIM任务背景下最小支持度对数据集稀疏度的影响,反映的是事务频繁项集之间的差异度。最后通过实验验证了不同类型FIM算法对数据集稀疏度的可扩展性。实验结果表明,数据集稀疏度与最小支持度成反比,基于垂直格式的FIM算法在三类典型FIM算法中具有最佳的稀疏度可扩展性。