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挖掘数据流中频繁项集的技术是当前研究的热点之一．笔者借鉴数据模型FP-tree的结构，提出改进的适应挖掘数据流完全频繁项集的方法：FP-NEW．算法预处理阶段保存生成的潜在频繁项并作为构造NFP-tree中的记录输入，用户可以通过设置时间权重等策略对存储结果进行剪枝处理，最终经过迭代挖掘界标窗口中的完全频繁项集．实验证明算法能够适应数据流频繁项集的挖掘，并且在时空效率以及挖掘准确性上有一定优势．