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针对UF-growth算法构造大量树节点和分支的局限性，且不断计算候选数据项支持度的不足，提出压缩UF-tree算法。压缩UF-tree算法改变建树条件：事务中数据项与树中某个分支节点的数据项匹配时，将该数据项合并到分支中；否则，从该分支节点创建新的分支，叶节点保存当前事务编号。构建单项数据项的概率向量，搜索树分支产生候选项，通过事务编号和概率向量计算候选数据项的支持度进而挖掘频繁项。通过实验对比与分析，压缩UF-tree算法可行且更高效。