针对Apriori算法存在反复扫描数据库、内存消耗大、运行效率低效等固有缺陷,提出了一种基于邻接矩阵的频繁项集挖掘算法。在该算法中,将事务数据集转换为邻接矩阵,通过遍历邻接矩阵,可以直接从矩阵中挖掘得出频繁1-项集和频繁2-项集,并且该过程不会生成候选项集,从而减少了遍历的空间规模。最后使用标准数据集进行验证测试,实验结果表明,改进后的算法比传统的Apriori算法具有更好的性能,在保证挖掘结果的同时还有效地提高了频繁项集的挖掘效率。