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基於hash技術改進的apriori演算法，也是採用兩階段挖掘的思想：第一階段挖掘頻繁項集，第二階段挖掘頻繁關聯規則。
基於hash技術來產生頻繁項集，能夠在一定程度上減少由呼叫apriorigen方法生成候選頻繁項集的開銷。
park等人研究發現，候選頻繁2-項集生成的過程中，計算量比較大，引入雜湊（hash）技術來解決這個問題，以改進apriori演算法。
同時，基於hash技術生成候選頻繁2-項集，能夠擴充套件到生成候選頻繁k-項集。對頻繁關聯規則的挖掘，與apriori演算法執行的過程是相同的。
基於hash技術改進的apriori演算法，也是分為兩步執行：
1、從事務資料庫（d）中挖掘出所有頻繁項集。
支援度大於最小支援度minsup的項集（itemset）稱為頻集（frequent itemset)。
首先，挖掘頻繁1-項集：
需要掃瞄事務資料庫，挖掘出頻繁1-項集。
其次，挖掘頻繁2-項集：
這裡主要是採用hash技術產生候選頻繁2-項集。
在挖掘頻繁1-項集的過程中，也就是掃瞄事務資料庫的時候，直接根據選擇的hash策略，將掃瞄到的事務直接組合成2-項集，並對映到對應的hash桶中，通過測試hash桶中的2-項集來產生候選頻繁2-項集。具體做法為：設定測試標準引數 minsup * |d|，如果某個hash桶中的2-項集計數小於 minsup * |d|，肯定不會是頻繁2-項集，排除，然後根據hash桶中的項集的支援計數來選擇候選頻繁2-項集。
然後，對k（k>2），遞推挖掘：
與apriori演算法相同，採用遞推的方式在k>2的條件下，來挖掘頻繁k-項集（k>2），具體做法是：
在挖掘出候選頻繁k-項集（ck）之後，根據最小置信度minsup來篩選，得到頻繁k-項集。
最後合併全部的頻繁k-項集（k>0）。
挖掘頻繁項集的演算法描述如下：
（1） l1 = find_frequent_1-itemsets(d); // 挖掘頻繁1-項集，掃瞄事務資料庫同時，將2-項集對映到hash桶中
（2） c2 = hash桶中滿足支援計數的2-項集; // 生成候選頻繁2-項集
（3） l2 = 根據c2支援度生成頻繁2-項集; // 生成頻繁2-項集
（4） for (k=3;lk-1 ≠φ ;k++)
（11） lk = // 滿足最小支援度的k-項集即為頻繁k-項集
（12） }
（13） return l= ∪ k lk; // 合併頻繁k-項集（k>0）
2、基於第1步挖掘到的頻繁項集，繼續挖掘出全部的頻繁關聯規則。
與apriori演算法第二步相同。
置信度大於給定最小置信度minconf的關聯規則稱為頻繁關聯規則（frequent association rule）。在這一步，首先需要從頻繁項集入手，首先挖掘出全部的關聯規則（或者稱候選關聯規則），然後根據minconf來得到頻繁關聯規則。
挖掘頻繁關聯規則的演算法描述如下：
（1） 初始狀態 ： l = ∪ k lk; ar = φ; // l是頻繁項集集合，ar是頻繁關聯規則集合
（2） for all λk （λk是l的元素，是乙個k-頻繁項集，大小為n）
（7） }
（8） }
（9） return ar;
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