可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。
4.1.3 算法的优化
为了提高算法的效率，Mannila等引入了修剪技术来减小候选集Ck的大小[MTV94]，由此可以显著地改进生成所有频集算法的性能。算法中引入的修剪策略基于这样一个性质：一个项集是频集当且仅当它的所有子集都是频集。那么，如果Ck中某个候选项集有一个(k-1)-子集不属于Lk-1，则这个项集可以被修剪掉不再被考虑，这个修剪过程可以降低计算所有的候选集的支持度的代价。
4.2 改进的频集算法
4.2.1散列
该算法由Park等在1995年提出[PCY95b]。通过实验发现寻找频繁项集的主要计算是在生成频繁2项集L2上，Park就是利用这个性质引入散列技术来改进产生频繁2项集的方法。
其基本思想是：当扫描数据库中每个事务，由C1中的候选1项集产生频繁1项集L1时，对每个事务产生所有的2项集，将它们散列到散列表结构的不同桶中，并增加对应的桶计数，在散列表中对应的桶计数低于支持度阈值的2项集不可能是频繁2项集，可从候选2项集中删除，这样就可大大压缩了要考虑的2项集。 数据挖掘实验室
4.2.2 事务压缩
Agrawal等提出压缩进一步迭代扫描的事务数的方法[AS94b, HF95]。因为不包含任何K项集的事务，不可能包含任何（K+1）项集，可对这些事务加上删除标志,扫描数据库时不再考虑。
