随着信息技术的高速发展和互联网的迅速普及,使得数据挖掘的使用越来越广泛。频繁模式挖掘就是数据挖掘领域中的一个重要分支,它主要是从序列文本中发现出现频繁的模式,它在文本检索、网络安全和各种数据流挖掘等领域都有着巨大的实际应用。本文研究的“满足One-Off条件及间隔约束的频繁模式挖掘”,是“带通配符的频繁模式挖掘”问题的一种,是基于传统的模式挖掘问题上的提高,它允许挖掘出的频繁模式中含有通配符。引入通配符虽然使问题变得复杂,但是模式形式更加灵活,这使得带通配符的频繁模式挖掘不仅具有理论研究价值,而且有着更加广泛的应用价值:它可以从生物序列中发现对生物学家有用的信息,也可以处理网络日志、入侵数据、购物数据等事务数据集中发现更灵活的模式。本文的主要工作如下:(1)OneOffMining算法满足One-off条件和Apriori性质,可以减少挖掘过程生成的候选项集,实验证明该算法相比单序列挖掘算法MPP有更好的时间性能,并且在多序列数据集上也有良好的效果。(2)本文将OneOffMining算法应用于生物序列模式挖掘,事务数据挖掘,以及文本挖掘等相关领域,展示其具有很强的实际应用价值。(3)最后给出一个课题网站系统设计,结合了该课题的一些研究的算法演示,包括本文的算法演示,为今后研究更加深入的研究提供一个平台。