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针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题，提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法。该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集；优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数：使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度。实验结果表明改进算法确实能有效减少相关计算量，比已有算法执行效率明显提高，同时验证了该算法在旋转机械故障诊断中的有效性。