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频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要步骤。在数据动态变化的环境下进行关联规则挖掘具有重要的现实意义。提出一种动态频繁项集挖掘算法，该算法建立在前一阶段挖掘的基础上，能避免过多地扫描数据库而影响挖掘性能，在最后生成全局频繁项集时，不需要全程扫描数据库，根据之前挖掘结果有选择地扫描相关的事务子集。实验表明，该算法挖掘性能远远优于Apriori算法，能有效地实现在数据动态变化环境下的挖掘频繁项集。