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FP-Growth是频繁模式挖掘的经典算法，能够在不产生候选集的情况下生成所有的频繁模式，效率与Apriori算法相比有巨大提高，然而FP—Growth算法在挖掘频繁模式过程中需要递归构建大量的条件FP—tree，并分别针对这些条件FP—tree进行挖掘，时间及空间效率不高，在实际应用中存在很大局限性。计算机集群是由多台普通计算机设备通过特定方式结合在一起构成的并行处理系统，属于分布式计算环境，具有计算能力强大、性价比高、灵活等优势。本文提出一种面向计算机集群的并行挖掘算法Gridify FP-Growt