近年来,数据挖掘技术研究引起了国内外人工智能和数据库领域专家的广泛关注。关联规则的挖掘是其中一个重要的研究方向,并应用于各个领域。群体研讨是将人的智慧、经验等定性知识与计算机技术综合集成的关键过程。本文以综合集成研讨环境为平台,研究专家提出的各种主张之间的关联关系,将其应用于研讨信息的分析,引导专家的意见达成共识,并给出了系统的理论基础、基本框架和系统实现方法。主要研究工作概括如下:(1)描述了数据挖掘中关联规则算法的基本思想,介绍了Apriori算法的过程,用vc++和access做仿真实验,将其Apriori算法应用于研讨信息分析研究。(2)分析了研讨信息组织模型,通过共识涌现图描述了专家与主张之间的映射关系,阐明群体共识的计算方法,可以计算各个主张的支持值,权威值和共识值。(3)在系统的功能实现方面以综合集成研讨环境为平台,通过对专家的检索情况找出该专家对别的专家提出的主张的响应情况,并且能够查询各个专家的个人详细信息,实现共识涌现图的动态生成。通过对专家提出的主张进行挖掘,实现了专家主张之间的关联分析,并对研讨信息的关联结果进行了详细的讨论和研究。依据实现结果进行分析,用Apriori关联规则算法对研讨信息数据挖掘是完全可行和有意义的。