针对Apriori算法在扫描数据库和低维频繁项集时效率较低的问题，提出了一种基于Apriori算法的高效实现方法EI_Apriori算法。该方法基于向量的存储结构和预剪枝，降低了扫描数据库和低维频繁项集的次数，进而提高了Apriori算法的效率。根据学生成绩分析的实际情况，在关联规则挖掘中增加了课程间先后关系的约束，在关联规则中增加了对成绩等级区间的约束，将调整后的EI_Apriori算法在成绩关联分析中进行了应用。结果表明，EI_Apriori算法能精确地找到符合现实需求的关联规则，证明了EI_Apriori算法的优越性。
