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关联规则挖掘的核心是寻找频繁项集,其有两个技术瓶颈:(1)容易生成大量无效候选项集;(2)需要多次扫描数据库.基于二维数组和十字链表的Apriori改进算法,只需扫描数据库一次,对频繁(k-1)一项集进行分组,在分组的基础上生成候选k-项集.另外,事务数据库以十字链表形式表示,提高了候选项集计数效率、降低了内存使用空间.实验结果表明,Apriori改进算法在运行效率上比其他算法有一定程度的提高.