Il Frequent Pattern (FP) mining è una tecnica significativa e ben studiata di data mining. Viene utilizzata per estrarre modelli interessanti da grandi database applicando regole di associazione, regole di classificazione, regole di correlazione, regole di clustering e regole sequenziali. Negli ultimi anni molti ricercatori si sono concentrati sull'FP mining. Questo libro presenta nuovi algoritmi per la risoluzione di problemi di FP mining. Viene anche riportato un confronto tra gli algoritmi esistenti e la loro versione ibrida per database in continua evoluzione. Inoltre, questo lavoro analizza e studia varie tecniche esistenti per l'estrazione di insiemi di elementi frequenti. Questo lavoro valuta anche le prestazioni dei nuovi algoritmi e li confronta con le tecniche classiche come il layout verticale, il layout orizzontale e gli algoritmi di database proiettati.