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Aprior算法能够挖掘事物之间的关联关系，但传统Δ prior算法每计算一次候选集的支持度，都需要遍历原始事务数据库，多次扫描数据库导致其效率较低。为此，提岀一种基于哈希存储与事务加权的改进算法。通过哈希存储的去重特性对事务进行去重，以减少冗余计算。将项目与项集的映射存储到哈希结构中，避免计算候选集的支持度时多次扫描事务数据库。同时开启多个线程，并行计算候选集的支持度，从而提高 Apriori算法的运行效率。在开源数据集上的实验结果表明，当数据集中事务条数以及重复事务数越多时，该算法相较于传统 Apriori算法的性能提升越明显，其运行时间与FP- Growth算法相近但避免了Pp- Grow th算法内存占用过大的问题。
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