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基于关联规则的数据挖掘算法的时空耗费关键主要有两个：一个是需要对海量事务数据库进行多趟扫描.另一个是在JOIN运算中产生了大量潜在频繁项集.提出了利用堆栈模型动态生成频繁项集，每次用上次生成结果来产生新的频繁项集，边产生边判断，把满中最小信任度的频繁项集存放于链表中，减少了JOIN运算产生的多余项所占用的空间耗费.利用事务压缩法来减少事务库数据规模，对每次扫描后的事务数据库进行优化，从而达到减少空间耗费和扫描规模，提高效率的目的.