PrePost的C++源码见http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/Source%20Code/prepost.cpp。
算法内容参见论文：A New Algorithm for Fast Mining Frequent Itemsets Using N-Lists）
论文免费下载地址：http://info.scichina.com:8084/sciFe/EN/abstract/abstract508369.shtml  或http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/dengzhihong.htm

FIN的C++源码见http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/Source%20Code/fin.cpp。
算法内容参见论文：Fast mining frequent itemsets using Nodesets，
论文下载地址：http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417414000463或http://www.cis.pku.edu.cn/faculty/system/dengzhihong/dengzhihong.htm

这两个算法均给予我们小组提出了基于模式树节点集的新颖数据结构，它们的效率要优于传统主流挖掘算法，可以在其基础上重写所有与频繁项集挖掘相关的任务，如闭模式、最长模式和TOP-K模式等等。

高效频繁模式挖掘算法PrePost和FIN的C++源码