本发明提供了一种面向流数据的增量式时态频繁模式并行挖掘方法，包括两部分，第一部分为时态频繁模式和时态次频繁模式的增量式挖掘，第二部分是时态频繁模式树的重建。本发明在获取了当前数据集的K‑项集计数后通过历史的频繁模式树和历史次频繁模式的信息对每个频繁模式的时态频繁度进行更新计算，将更新完时态频繁度的频繁模式根据阈值分别加入到时态频繁模式集合和时态次频繁模式集合中。本发明能以最小的空间代价来保存时态频繁模式的历史信息，提高频繁模式挖掘的准确性。