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在交易数据库的挖掘研究中，模式未来行为的预测已成为用户关注的焦点。通常是通过分析和挖掘历史交易数据库中的数据得到模式未来行为——频繁出现程度，以便帮助用户决策。为解决这类问题，设计一个基于回归法的算法挖掘一类新模型：超期望模式。实验结果表明：这种模式在模式评价和模式预测方面很有效，它同时为减少冗余规则提供了一种可行的方法。