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为了适应由于进行添加、删除、修改操作而频繁变化的数据库以及加速支持度求解过程。该文提出了一种新的频繁模式挖掘算法。该算法将顾客的一次购买行为转化为比特串，通过对比特串的操作，逐渐更新事务集的典型集，从而适应目前数据库的频繁变化。典型集中包含了所有模式，根据支持度阈值可以从典型集中快速找到频繁模式。通过实例分析了该算法面对频繁变化数据库的过程．表明了该算法具有很强的适应数据库变化的能力，并能够根据给定的支持度阈值快速求出所需的频繁模式。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。