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提出一种进行时间序列模式挖掘的算法,用于对大型数据库的海量数据分析,从中挖掘出超过用户给定支持度和置信度的时间序列,从而为用户的决策支持和趋势预测提供依据.算法分为在数据中对于频繁项集的发现和频繁序列挖掘两个部分,排除不可能达到支持度和置信度阈值的项集,缩小了挖掘中的数据扫描范围,提高了数据挖掘的效率.