当前，随着社会政治、经济和科学技术的高速发展，各种犯罪犯罪活动也表现出了团伙化、智能化、高科技化的特点。这种情况下，采用数据挖掘技术发现最新规则并及时将其应用于公安人员的警务工作，以提高执法效率与快速反应能力、及时的预防与打击犯罪行为，成为公安工作中急需解决的问题。天津行动技术总队的犯罪情报综合管理系统正是在这样的背景下应运而生的。本文以犯罪情报综合管理系统为研究背景，详细介绍了数据挖掘技术在犯罪情报信息中的应用。本文参照已有的关联数据挖掘算法，设计并建立了对犯罪信息数据进行挖掘的犯罪情报综合管理系统，详细阐述了犯罪信息中的数据挖掘过程，包括数据预处理、关联规则发现，并对于实现过程的相关问题给出解决方法。本文在分析基于关联规则的理论基础上，通过对两种关联规则算法Apriori算法和FP-Growth算法的分析对比，从效率和实现的角度出发，利用FP-Growth算法对犯罪信息数据进行挖掘。系统对大量的犯罪行为记录进行分析，从而发现不同犯罪行为之间的关系、犯罪行为与受教育程度、经济基础、年龄、家庭环境等之间的关系。通过对系统的实现结果分析，用FP-Growth关联规则算法对犯罪信息数据挖掘是完全可行和有意义的。