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关联规则是数据挖掘研究中最主要、最活跃的领域之一。以Apriori算法为前提，借助AprioriTid算法事务压缩的思想，减少了重复扫描数据库的时间；并提出了一种利用事务标识列表，该列表长度即是对应候选项集的支持度计数，在计算支持度计数时，仅需要得到对应列表长度即可，从而缩短了计算计数时的比较时间；同时，在生成频繁项集时引入地址索引机制，在剪枝过程中，利用候选项集的首元素在地址索引表中快速定位，减少了多次扫描事务数据库，有效地缩短了计数时间和占用的内存空间。利用改进的算法对科研管理系统数据进行关联关系分析