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为了解决Apriori关联规则算法在处理大数据时产生大量候选项集，且无法在大数据环境下挖掘出频繁事件中所隐藏的否定关系的问题，通过深度分析事务数据库的特征，结合Boolean矩阵原理，运用粗糙集的分类思想和MapReduce并行编程模型，提出在MapReduce框架下的否定粗糙关联规则算法，以处理大数据所隐藏的否定关系。实验结果表明了该并行算法的有效性，适合挖掘出海量数据的否定关系。