L'attività di estrazione di itemset generalizzati è una tecnica di data mining ben consolidata che ha per obiettivo la scoperta della conoscenza nascosta nei dati analizzati a diversi livelli di astrazione, che è come dire aggregati secondo tassonomie costruite sui dati stessi. In tale modo è possibile recuperare a un più alto grado di astrazione quegli itemset che altrimenti, per la loro scarsa frequenza osservata, sarebbero eliminati nel processo di data mining. Tuttavia, i tradizionali itemset generalizzati non sempre e non tutti possiedono un vero valore aggiunto in quanto essi sovente esprimono semplicemente la medesima conoscenza già espressa dai loro discendenti estratti a più basso livello, costituendone pertanto una mera ridondanza.