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关联规则挖掘是数据挖掘中功能之一，而高效的关联规则挖掘算法研究引起了许多科研人员的兴趣。其中频繁项集的发现是关联规则挖掘算法中占比重最高、代价最大的步骤。从分析Apriori算法与Flp—growth算法性能的优缺点的基础上，提出了一种新的频繁项集发现算法：FA算法，该算法吸取了Apriori算法与Fp—growth算法的优点，通过实验表明该算法有较高的性能，且内存开销较少。