DHP는 Apriori와 비교하여 항목집합의 개수가 2개인 후보들을 효율적으로 작게 구하는 방법과 이것을 기초로 전체 트랜잭션의 크기와 개수를 줄여나가는 방법을 제시하였다.

초기 단계의 방대한 양의 후보항목집합에서 빈발항목집합들을 결정하는 문제는 전체 데이터마이닝 성능을 좌우하는 요인이 된다.

DHP에서는 항목집합의개수가 2개인 트랜잭션을 먼저 데이타베이스에서 추출 하여 해쉬테이블을 만든 후 해쉬테이블에 있는 것과 비교하여 최소지지도를 넘는 것만 가지고 목집합의 개수가 2개인 집합 C2를 만든다.

따라서 DHP는 초기단계의 두 번째 패스까지만 데이타베이스 전체를 스캔하고 이후 패스에서는 데이타베이스의 크기를 줄여나가므로 Apriori와 비교하였을 때 두 번째 패스에서 DHP와 실행 시간이 크게 차이가 나며, 전체적인 성능 또한 해쉬 테이블을 만드는 부담을 감안하더라도 Apriori를 능가한다.