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Apriori算法已成为关联规则挖掘的一个经典方法，广泛地被应用于如贸易决策、银行信用评估、金融保险等诸多领域。这种自底向上方法挖掘短频繁项集时效果较好，当频繁项集较长时，其时间复杂度量呈指数增长态势。本文结合自顶向下和自底向上搜索两种方法，提出一种能更好解决长、短频繁项集问题的双向挖掘方法。通过计算复杂度分析的实验表明，所提出的方法是有效可行的。