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不确定性是客观和主观现实中广泛存在的一种本质要素.Molodtsov 在1999 年提出的软集理论为我们处理不确定性提供了一个新的框架.另一方面,由于在电子商务、计算金融、生物信息学和临床医学等众多领域具有非常广阔的应用前景,关联规则挖掘在近年来获得了前所未有的关注.虽然关联规则能有效挖掘数据中隐含的许多有趣模式,但却不能发现Amir 等人的极大关联规则方能俘获的另一些同样有趣的数据关联.Herawan 和Deris 最先从软集理论的角度探索了关联规则的挖掘问题.本报告的目的旨在提出一种不同于Herawan-Deris 方法的关联规则挖掘手段.我们将讨论如何构建恰当的软集逻辑公式并通过计算它们的基本真度来实现一般关联规则和极大关联规则的挖掘.