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数据挖掘技术日趋成熟，在各个学科领域解决决策问题过程中起着非常重要且有效的作用。它的主要作用是在数据库中找出隐藏的关联规则，即在数据的项集之间找出有价值的规则或联系。在数据挖掘中结合可拓学的知识，为数据挖掘开辟了新的挖掘算法，提供了新的思路和方法。以一般数据挖掘技术为基础，利用可拓学的知识，将可拓物元理论与数据挖掘算法结合起来，构建数据库物元模型。在Apriori算法的基础上提出了可扩展数据库中的可拓学的关联规则挖掘算法。该算法通过对关系数据库中布尔数值的多值属性的关系转换，简化了复杂的数据库，使其变得直观和简单，使表达清楚易懂，并且在下一步的规则挖掘中减少了数据的计算量。给出了一个具体的实验，验证了本算法的可行性。最后，总结全文并给出进一步的研究方向。