处理Apriori算法生成的大量关联规则可以通过以下几种方式：
过滤规则：根据支持度（support）和置信度（confidence）等指标对规则进行过滤，只保留符合设定阈值要求的规则。
排序规则：根据支持度、置信度、提升度（lift）等指标对规则进行排序，优先展示具有更高指标值的规则。
聚类规则：使用聚类分析等方法对规则进行聚类，将具有相似特征的规则归为一类，方便进一步分析和理解。
可视化展示：将生成的规则通过图表、热力图等形式可视化展示，直观地展示规则之间的关系和趋势。
额外分析：根据具体的业务需求和问题背景，可以进行进一步的分析和挖掘，例如关联规则的时间序列分析、频繁项集的关联分析等。
通过以上方法可以更有效地处理Apriori算法生成的大量关联规则，并从中挖掘出有价值的信息和洞察。