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传统电力大数据计算平台面临内存占比高、I/O存取时间长等问题。提出一种面向电力大数据的Apriori并行化改进算法,通过设置最小支持度和构建频繁集矩阵,对事务矩阵进行剪枝压缩,达到减少计算次数的目的,在Hadoop平台上并行化实现改进算法并进行验证。实验结果表明,改进算法可有效提高电力大数据的计算量和计算效率。