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针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I／O负载影响运行效率等问题，在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上，提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法，即AprioriTid_M算法．通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生，减少候选项集的数量，从而提高算法的效率．仿真实验表明，在支持度相同但数据量不同，以及数据量相同但支持度不同这两种条件下，AprioriTid_M算法在性能上和运算时间上都比Apriori算法有很大程度的改善．