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Aprior算法能夠挖掘事物之間的關聯關系，但傳統Δ prior算法每計算一次候選集的支持度，都需要遍歷原始事務數據庫，多次掃描數據庫導致其效率較低。為此，提岀一種基于哈希存儲與事務加權的改進算法。通過哈希存儲的去重特性對事務進行去重，以減少冗余計算。將項目與項集的映射存儲到哈希結構中，避免計算候選集的支持度時多次掃描事務數據庫。同時開啟多個線程，并行計算候選集的支持度，從而提高 Apriori算法的運行效率。在開源數據集上的實驗結果表明，當數據集中事務條數以及重復事務數越多時，該算法相較于傳統 Apriori算法的性能提升越明顯，其運行時間與FP- Growth算法相近但避免了Pp- Grow th算法內存占用過大的問題。
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