该文着重对关联挖掘技术进行了深入研究,包括基本理论和方法,以及挖掘、维护的算法;从应用的角度讨论了数据挖掘系统应该具有的体系结构和基本特征,研究并开发了一个面向对象的通用数据挖掘系统.具体研究内容如下:1)论述了数据挖掘、关联规则挖掘、维护的基本理论、方法和基本算 法,指出了技术的发展现状、面临的问题以及发展方向.2)介绍了约束关联规则的挖掘,分析了约束的种类和基本形式,重点 介绍了几种成熟的算法以及约束关联规则挖掘结果的增量式维护策 略,提出了一种快速有效的增量式维护算法Separate_M.3)对数据仓库的发展背景、体系结构进行了描述,介绍了数据仓库的 重点应用——OLAP技术,从技术融合的角度讨论了基于数据仓库 和OLAP的数据挖掘技术,讨论了联机分析处理(OLAM)产生的 必要性和基本方法.简要介绍了基于多维数据立方体的数据挖掘技 术,讨论了数据挖掘语言的发展,指出了它在数据挖掘技术发展过 程中举足轻重的地位.4)针对现有数据挖掘系统普遍存在通用性不好、发现方法单一的弱点, 我们设计并实现了一个面向对象的通用数据挖掘系统GenMiner,它 集成了分类、关联挖掘等多种数据挖掘方法,实现了基于文本文件、 关系型数据库以及数据仓库的数据挖掘的主要过程:目标数据选择、数据预处理、数据挖掘、结果的解释评估和可视化展示等.5)采用数据挖掘系统GenMiner针对两种类型的数据进行了实例化挖掘,一种是大规模的文本数据,主要用来测试系统对大规模数据集的支持程度.另一种是铁路货票收入统计数据,其目的是从具体的应用方面说明GenMiner的有效性.6)对数据挖掘以及关联规则挖掘的发展进行了展望,指出了相关领域今后研究工作的重点.