我国道路交通事业发展态势良好,高速公路占比在不断上升。但是高速公路交通事故频发,影响因素也逐渐越多。为了创建一个良好的行车环境,很有必要分析交通事故的影响因素,来探究事故的发生机理。关联规则是一种经典的数据挖掘方法,其可扩展性良好。因此,本文采用改进关联规则进行高速公路交通事故的成因研究,来深入探索事故发生机理,以求减少甚至避免交通事故的发生。（1）采用统计分析方法对研究区域内交通事故的特征及影响因素进行分析。首先,对研究数据进行了介绍与清理,得到了包含事故类型属性相对完整的事故数据。其次,分析了事故的时空分布、形态分布和原因分布特征。最后,从人、车、路与环境角度进行了事故影响因素简要分析。（2）构建了基于关联规则的交通事故属性体系。首先,简单介绍了关联规则基础理论。其次,阐述了关联规则挖掘流程。最后,进行了关联规则挖掘的事故数据准备和交通事故属性体系构建。研究整合了包含18个属性的高速公路交通事故挖掘数据;构建了从左至右3层6大类18个属性78个具体类别的事故属性体系。（3）进行关联规则挖掘及解读。首先,选定关联规则挖掘所需算法:Apriori算法。并对其进行简单介绍及从事故属性约束方面进行改进。其次,阐述了关联规则挖掘的事故数据模型。接着,从事故全属性间、特定属性与事故属性间及事故属性间三方面进行了关联规则的挖掘。结果显示,当道路线形是直线+竖曲线时,年龄为50-60岁的驾驶员驾驶小型客车容易引发财产损失事故;在工作日的时候,驾龄为11-15年的男性驾驶员容易因未与前车保持安全距离或违规行车诱发交通事故。最后,基于关联规则挖掘的结论提出相应的预防对策。