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Apriori算法是从大型数据库中挖掘相联规则的有效工具，但在实用中还存在以下 2个问题：1)有可能挖掘出一条支持度和置信度均很高，但却是无兴趣的，甚至是虚假的相 联规则；2)挖掘相联规则算法不能产生带有否定项的规则．鉴于此，对Apriori算法作了 如下改 进：引入兴趣度的第三个度量值——相关支持度阈值，并在原始项集中增加否定项．改进后 的算法较好地解决了上述2个问题．