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<正> 近年来,数据挖掘问题引起了人工智能、数据库、统计学等各方面的专家的广泛兴趣,文首先提出了关联规则的发现,随后如文等进行了广泛的研究,但以上的工作都是将数据库看成是一个整体,没有考虑时间段的问题。本文考虑了发现经常性周期关联规则的问题。假如在一系列有一定周期间隔的时间单元内,一条关联规则的发生次数(即支持度和信度同时超过指定值的次数)达到用户指定的比率(最小经常性信度),就称此规则是一条“经常性周期关联规则”。本文提出了发现这种规则的多种不同方法并通过实验比较了它们的性能。相信这些技术将