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关联规则挖掘为分析机载网络关联故障及提高排故效率提供了重要方法。分析了经典Apriori算法的局限性，结合机载网络领域知识、矩阵运算和频繁项集性质，提出一种高效的关联规则挖掘算法。应用机载网络故障具有的基于业务路径的关联特征，提出分块挖掘策略，从而实现挖掘过程的噪声隔离。提出频度矩阵和特征向量，结合矩阵特点和频繁项集性质，设计5个扫描策略，从而减少了循环次数和对比运算。与Apriori算法相比，新算法能有效提高频繁项集的搜索速率。