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在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题，而关联规则发现中最昂贵的步骤便是寻找频繁模式。FP_growth（Frequent-Patern growth）方法在产生长短频繁项集时不产生候选项集，从而大大提高了挖掘的效率，但是FP_growth在挖掘频繁模式时候产生大量的条件FP树从而占用大量空间，对FP_growth进行研究并提出一种改进算法，该算法不仅利用FP_growth算法所有优点，而且避免了FP_growth的缺陷。主要通过建立有限棵条件FP树（数目为事务数据库的属性个数）来挖据长短频繁模式，大大节