大数据时代，人们获取所需信息的困难度提高，而数据挖掘是当下解决此问题的关键技术。Apriori算法作为数据挖掘中的常用算法，通过挖掘数据背后的潜在关联规则。考虑到传统Apriori算法执行过程中，数据扫描频繁、候选集获取繁琐等问题，提出采用加权Apriori算法，即将冗余记录存储一次，并将记录的重复次数占全部记录数的比值作为权重，压缩空间；采用二进制的布尔矩阵替代原有数据集，通过矩阵内部“与运算”，获取最大频繁集，降低时间复杂度。考虑到原始数据冗余性以及粗糙集属性约简的不精确性，在提取关联规则前，提出采用多粒度粗糙集的属性约简算法，通过知识粒度细化属性值来提高约简精度，降低空间复杂度。最后，将