海关对报关单的审核通常是建立在了解商品属性的基础上，但审单关员不可能对所有商品都有所了解，因此必须对审单商品进行分组审核。一份报关单往往含有多项商品，涉及多个类别，这就需由不同类别的审单专家分别进行审核，这在无形中降低了报关单的流转速度，增加了审单关员的工作强度，制约了通关效率。如何对审单商品进行科学合理分组，已经成为海关当前研究的重要课题。 关联规则是数据挖掘研究中的一个重要分支，是对数据库中某些特定事件同时发生的概率的简单陈述。关联规则挖掘使用特定方法发现数据库中潜藏的关联规则，其在商业等领域的成功应用，使它成为数据挖掘中最要的研究内容，但关联规则在海关审单商品分组中的应用还是空白。 本文分析了现行海关人工审单商品分组方法的缺陷，提出了一个以商品关联规则为依托、辅以专业知识调整的全新的海关人工审单商品分组方法。最后结合Apriori算法，以大连海关2005年进出口报关单数据库为原始数据源，以从商品编码中发现频繁项集为分组基础，进行了实例验证。基于关联规则的分组方法较原方法相比，极大减少了报关单电子数据的流转次数，提高了海关通关效率。