1、隨著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的不斷發(fā)展，人類積累了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中蘊含有豐富的、對人類活動有指導意義的知識，有待人們?nèi)ネ诰颉Ｒ虼?，?shù)據(jù)挖掘這門學科引起了整個社會的極大關注。
　　 關聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法之一，本文首先對關聯(lián)規(guī)則的基本定義及其挖掘最基本的算法--Apriori算法作了一些相關介紹，接著介紹了作為數(shù)據(jù)挖掘中重要方法之一的遺傳算法，主要包括遺傳算法的基本步驟、基本要素及其理論基礎。
　　 然后進一步研

2、究了傳統(tǒng)的基于支持度和置信度的關聯(lián)規(guī)則挖掘，提出其局限性，再根據(jù)相關性度量即提升度，提出新的興趣度模型，設計了基于興趣度的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并通過實例驗證了此算法不僅能夠避免生成無用規(guī)則和誤導規(guī)則，還能生成一些感興趣的負關聯(lián)規(guī)則。
　　 最后根據(jù)所介紹的遺傳算法的思想，進一步研究了遺傳算法與關聯(lián)規(guī)則挖掘的結合應用，根據(jù)已建立的興趣度模型，提出了基于興趣度和遺傳算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，并通過實例驗證了該算法的有效性。