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贸易数据是按时间记录下的、不断更新中的海量数据。首先引入时间序列模式的概念，分析了时间序列的本质问题；其次改进了AprioriAll算法挖掘贸易序列数据库的有用序列模式；然后使用离散傅里叶变换子序列相似性查找的方法，将现有序列与挖掘到的感兴趣的序列模式进行子序列匹配，得到有用的知识；最后结合实际情况，合理搭建系统平台，将改进的算法应用在该平台之下得到满意的效果。