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提出了一种基于变动邻域搜索的长频繁集挖掘方法(VNS—GA),利用遗传算法的高效搜索性能快速挖掘最大频繁集。在遗传算法的适应度函数设计中,综合考虑项集支持度、长度以及项集支持度和邻域中心支持度的距离,算法一次运行可找出邻域内的最大频繁集,改变邻域中心即可找到我们需要的最大频繁集。算法有效性通过实验得到了验证,且实验表明该算法的时间复杂度与支持度阈值大小无关.因此对于长模式挖掘问题具有很高的效率。