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由于时态数据都有较强的时间性，即数据会随时间的变化而变化，当前已发现的某些关联规则可能不再有效。因此，我们提出了一种时态约束下的增量式关联规则挖掘算法，随着新数据的产生，增量地更新关联规则集，尽可能地只处理新数据。该算法主要是根据时态事件模型和序列模型以及Apriori原则，在快速更新算法思想基础上产生的，在实际应用中有很大的意义，能对股票数据、银行数据、超市数据和气象数据等时态数据进行分析和研究。