不正确地设置最小支持度和最小置信度阈值：设置过高的最小支持度和最小置信度阈值可能导致算法无法发现有效的频繁项集和关联规则。
数据集过大：当数据集过大时，算法的执行时间会很长，可能会导致内存不足或计算资源不足的问题。
数据集稀疏：如果数据集中存在很多稀疏项集，会导致算法生成大量无用的频繁项集，降低算法的效率。
未进行数据预处理：未对数据进行适当的清理和处理可能会导致错误的关联规则。
使用不合适的数据结构：选择不合适的数据结构可能会导致算法执行效率低下。
忽略数据集的特征：如果在使用Apriori算法时忽略了数据集的特征，可能会导致生成的关联规则没有实际意义。
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