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针对传统的Apriori算法在挖掘布尔型关联规则的频繁项集中需不断扫描数据库，在时间与空间上都存在很大的冗余，尤其在处理海量稠密数据时，算法性能急剧下降的问题，本文从减少对数据集的扫描次数入手对Apriofi算法进行改进．提出一种采用项目编码方式挖掘频繁项集的算法。最后通过实验结果证明改进后的算法在支持度较小情况下．在执行时间上比经典的Apriori算法的具有较高的执行效率。