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关联规则是数据挖掘的一个重要研究内容，主要用于从大量数据集中挖掘出有价值的数据项之间的关联关系．典型案例是超市的购物篮分析，主要对顾客的购买记录数据库进行关联规则挖掘，可以发现顾客的购买行为．本文依据Apriori算法的两个基本性质，即任何大项集的子集一定是大项集，非大项集的超集一定是非大项集，对经典的Apfiori算法要多次扫面事务数据库的问题，作了一些改进，并进行仿真计算，结果表明，改进的算法确实减少了扫描次数．