关联规则挖掘是数据挖掘的方法之一。关联规则挖掘通过分析训练数据集,从其中找到潜在的、有价值的知识。关联规则挖掘在商业领域中有着广泛的应用,著名的“尿布与啤酒”的例子就是关联规则挖掘的杰作。本文首先介绍了数据挖掘的相关概念和算法。在关联规则挖掘中,Apriori算法占据重要地位。Apriori算法对事务数据库中的所有项集进行分析筛选,依照特定的最小支持度,从中找到有强关联的频繁项集,并计算所有强关联记录的置信度,但大量候选集的产生以及多次扫描数据库的操作制约了Apriori算法的执行效率。接着,本文介绍了有关粗糙集理论方法的概念。粗糙集理论能有效地处理复杂系统中的数据与信息,是处理模糊和不精确问题的理想工具。由此,本文将粗糙集理论方法引入到对Apriori算法的改进工作中,提出一套新的改进算法——AprioriRS算法。AprioriRS算法利用项集分类预处理的方法对事务数据库中所有的项集进行预处理,从而减少了大量候选集产生的可能性。在筛选项集的过程中,利用粗糙集理论中的知识约简方法对项集进行化简,避免了重复扫描数据库的操作。在随后的试验中,通过挖掘训练数据集,将改进后的算法与Apriori算法的试验结果进行比较,获得了理想的试验结果。