数据流频繁模式挖掘是从实时、连续、有序的数据序列中寻找频繁模式的过程,以往的相关研究通常将该过程分为两个阶段:首先监测数据流中各模式的频率,由于数据流环境对空间与时间的限制,需要对监测模式进行剪裁,因而频率的计算和剪裁需要重复进行;当用户提交查询时,从监控的模式中筛选出满足要求的输出.现有研究都注重解决如何对观测对象进行剪裁,而事实上在计算模式频率时,数据项集中不同数据项间的组合使得频率计算非常耗时.因此,对于高速数据流,算法通常没有足够的时间来处理数据流中的每个事务,这会影响挖掘结果的正确性.针对这一问题提出了一种新的面向高速数据流的频繁模式挖掘算法Delay. 在Delay算法中将模式频率的统计延迟到第2阶段进行,第1阶段只记录"必要信息",这样大大提高了算法所能处理的数据流流动速度的上限.实验结果表明,算法在效率上优于已有算法,LossyCounting和FDPM,尤其是在处理长数据项集数据流时优势更为明显.