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针对Apriori算法效率不高的问题，提出一种基于频繁模式矩阵的方法来挖掘最大频繁项目集。算法的基本思想是：只需扫描原始事务数据集一次，将事务数据转换成压缩矩阵，矩阵中保留了项目间的关联信息，同时只存放逻辑型数据，数据挖掘只采用逻辑运算，在挖掘过程中根据条件不断的对事务数据集和候选集进行剪枝，减少了不必要的开销。当数据量较大时，在效率上有一定的优势。实验结果表明改进后的算法具有良好的性能，提高了挖掘的速度。