一、论文整体思路：
作者提出了一种基于前缀树的数据结构，NegNodeset，其实是对之前前缀树的一种改进，主要区别在于采用了位图编码，通过这种数据结构产生的算法称为negFIN。
negFIN算法高效有三个原因
二、问题定义
I= {i1,i2,…, init} 表示事务数据库所有项的集合，T表示每个事务，T⊆I ，DB = {T1,T2,…, Tnt} 是所有事务的集合
P称为k-项集，如果P⊆T ，那么事务T包含了项集P，support(P)是DB中包含P的百分比，如果support(P)大于min-support
我们就称P为频繁项集，频繁项集是2的nit 次方，nit = |I| 。
三、之前贡献
主要对前缀树的研究，结构1)Node-list，2)N-list，3)Nodeset，4)DisffNodeset （***先理解下前缀树和哈希树）
1） Node-list和N-list是通过对节点进行先序和后序排列，这两种数据结构产生的算法分别是PPV和PrePost频繁项集挖掘算法，
这两个算法的缺点消耗了大量内存；
2）对于这种情况，数据结构Nodeset将其进行改进，k-项集的获得通过取k-1项集的交集，算法为FIN，确定是对于一些数据集Nodeset基数太大；
3）为了将其进行改进，DiffNodest数据结构提出，k-项集的获得两个不同的k-1项集获得，算法为dFIN，算法的更快了。
4）文中提出了NegNodeset为了实现计算两个不同的DiffNodesets花费时间较长，主要利用的是位图，提出的算法negFIN;
四、相关工作
频繁项集挖掘算法
1）通过产生候选项集
比如Apriori算法，以及一些其他的算法，这种方法的主要缺点是需要多次扫描数据库。
2）模式增长方法
这种方式不会产生候选项集，也避免了多次扫描数据库，包括FP-tree和FP-growth算法，缺点：对于稀疏的数据集效率低，数据结构复杂。
3）前缀树方法
五、基本术语
F1频繁项集的集合，例如F1 = {e, b, a, c, d} ，
L1是根据支持度进行非降序排列的频繁项集L1 = [e, d, c, b, a] ，L1 = [i0,i1,…, inf - 1] ，nf=|F1|
k-项集P，Pk = ik…i2i1 ，ik>...>i2>i1
例如P = {e, b, d} ，P3 = bde ，对Pk进行位图编码BMC(Pk) = bnf - 1…b1b0 ，这里需要注意的是
BMC(node-path)分为两部分，主要部分和无关部分