可以结合时间戳信息改进Apriori算法的方法有：
基于时间窗口的数据划分：将数据分为不同的时间窗口，只考虑每个时间窗口内的频繁项集，可以避免在整个数据集上频繁项集的计算，提高算法效率。
考虑时间间隔的频繁项集：在计算频繁项集时，可以考虑时间间隔的因素，比如计算某个项集在相邻时间间隔内的频繁度，从而发现时间上的关联规则。
时间优先级的排序策略：在生成候选项集时，可以根据时间戳信息对项集进行排序，优先考虑时间较近的项集，以提高算法的效率。
动态更新频繁项集：随着时间的推移，数据集可能会发生变化，可以动态更新频繁项集并重新计算关联规则，以保持模型的准确性。
通过以上方法可以结合时间戳信息改进Apriori算法，使其更加适应时间序列数据的挖掘需求，提高算法的效率和准确性。