高效用項(xiàng)集挖掘在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中受到了廣泛的關(guān)注，但是高效用項(xiàng)集挖掘并沒有考慮項(xiàng)集長(zhǎng)度對(duì)效用值的影響，所以高平均效用項(xiàng)集挖掘被提出；而目前的一些高平均效用項(xiàng)集挖掘算法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間才能挖掘出有效的高平均效用項(xiàng)集。針對(duì)此問題，給出了一個(gè)高平均效用項(xiàng)集挖掘的改進(jìn)算法-FHAUI。FHAUI算法將效用信息保存到效用列表中，通過效用列表的比較來挖掘出所有的高平均效用值，同時(shí)FHAUI算法還采用了一個(gè)二維矩陣來有效減少二項(xiàng)效用值的連接比較次數(shù)。最后將FHAUI算法在多個(gè)經(jīng)典的數(shù)據(jù)集上測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)HAUI算法在效用列表的連接比較次數(shù)上有了極大的降低，同時(shí)其時(shí)間性能也有非常大提高。