传统周期模式挖掘忽略了模式本身的相关性和时效性，导致获取到一些实用价值有限的弱相关且时效性较低的模式。因此，提出了新颖的基于时效性和相关性约束的周期模式挖掘方法（correlation and recency periodic frequent pattern-breadth first search，CRPFP-BFS）和（correlation and recency periodic frequent pattern-depth first search，CRPFP-DFS）。将给定的数据库压缩到一个列式结构的列表CRPFP-List中，CRPFP-BFS和CRPFP-DFS 分别采用广度优先和深度优先搜索方式递归地进行挖掘，同时利用支持度、周期、时效性以及相关性剪枝策略减少搜索空间，以有效地发现相关时效周期模式。与当前最先进算法在密集数据集和稀疏数据集上进行对比实验，结果表明CRPFP-BFS和CRPFP-DFS具有较低的内存占用和更高的运行效率，并且具有良好的可扩展性，其中CRPFP-DFS适合于内存要求严格的情况，CRPFP-BFS在长事务稀疏数据集下的运行效率更高。