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挖掘和更新最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。之前的许多研究都是采用Apriori类的候选生成-检验方法或基于FP-Tree的方法，而产生大量候选和动态创建大量FP-Tree的代价太高，特别是在支持度闽值较小或存在长模式时。因此，文章提出了一种最大频繁模式的快速挖掘算法DMFP及更新算法IUMFP。DMFP算法利用前缀树压缩存放数据，并通过调整前缀树中节点信息和节点链直接在前缀树上采用深度优先的策略进行挖掘，而不需要创建条件模式树，从而大大提高了挖掘效率。算法IUMFP充分利用以前的挖掘结果减少发