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随着数据集规模的不断增大,提高频繁项集的挖掘效率成为数据挖掘领域的研究重点.频繁项集的增量更新挖掘算法因其可以利用已挖掘发现的信息提高对新数据集的挖掘效率,成为重要的研究方向.但现有频繁项集增量更新算法大多基于APRIORI算法框架,性能提高有限.最近出现的建立在FP-TREE等树形结构上的增量更新算法又往往存在树形结构调整困难、已发现频繁项集及树形结构保存效率较低等问题,算法性能有待进一步地提高.对此,通过分析增量挖掘过程中的关键信息,提出了一种基于磁盘存储1项集计数的增量FP_GROWTH算法（IU_