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关联规则作为一种数据挖掘的工具，它能够发现数据项集之间有趣的关联，在关联规则的算法中，Apriori算法是其中的关键算法之一，面对大量复杂的数据集，怎样选择数据结构，怎样优化处理过程，对此此算法的性能将会十分重要，该文首先介绍了关联规则的原理和Apriori算法的实现，然后提出了对该算法的若干改进，例如：采用树型结构存取频繁项集，使用三种缓存优化的方法等，这些优化都能够在整体上提高算法的效率，对于大数据项，试验显示，这些改进能够正确，有效，快速地实现Apriori算法。