FP-Growth算法是韩嘉炜等人在2000年提出的关联分析算法，它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-tree)，但仍保留项集关联信息。在算法中使用了一种称为频繁模式树(FrequentPatternTree)的数据结构。FP-tree是一种特殊的前缀树，由频繁项头表和项前缀树构成。FP-Growth算法基于以上的结构加快整个挖掘过程。众所周知，Apriori算法在产生频繁模式完全集前需要对数据库进行多次扫描，同时产生大量的候选频繁集，这就使Apriori算法时间和空间复杂度较大。但是Apriori算法中有一个很重要的性质:频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁