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频繁模式增长（FP-Growth）算法是一种以发现频繁项集为基础的关联规则挖掘算法，从实际应用中发现，该算法需要挖掘出全部频繁项集，导致挖掘效率不高，并且无法适应大数据挖掘。因此，在现有研究的基础上，为适应大数据挖掘，进一步提高该算法的效率，论文针对该算法存在的不足，提出一种基于规则约束的并行 FP-Grow th 算法，即在并行计算模式（SIMD-SM ）下对挖掘对象进行规则约束。