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Apriori算法通过逐层搜索进行迭代，得到频繁项集，是获取关联规则最著名也是最原始的挖掘算法，但是该算法存在当数据量较大时效率较低、I／O操作的频繁出现等缺点。针对上述算法存在的两个缺点，本文提出了一种基于预判筛选多叉树的Apriori算法，通过将数据处理为数组的方式减少数据库扫描次数，构建频繁多叉树减少存储空间，并通过预判筛选的方式加快算法运行速度，从而达到对Aptiori算法的优化。实验证明．该方法比原始的Aprjorj算法运行时间要短一些，效率得到提高。