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为了有效利用云平台Ｈａｄｏｏｐ框架的并行处理能力。通过对大数据挖掘技术中的传统关联规则算法-Ａｐｒｉｏｒｉ算法进行了分析和改进，提出了一种基于ＭａｐＲｅｄｕｃｅ并行模式的改进数据挖掘算法，适用于医学大数据的分析和应用。首先通过布尔排列优化数据库中事务数据的存储方式，从而有效减少数据库被扫描的次数。然后采用关联规则优化减少Ａｐｒｉｏｒｉ算法中冗余的子集。为了验证改进算法的有效性，采用医学历史数据进行实验验证。最后仿真实验结果显示，相比传统的Ａｐｒｉｏｒｉ算法，提出算法的运行效率更高，具有较好的可靠性和有效性