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目前许多关联规则挖掘系统存在缺点是仅仅在数据内容上产生规则,缺乏领域知识,产生大量的无用的结论。为了解决以上问题,本文提出基于本体的关联规则挖掘。它的优点是：对于数据的更清晰的概括;产生更少的规则;可以进行多层次的泛化,得到更有意义的结果,揭示更一般的概念;可以用来挖掘层次与层次之间的关联规则。本文对基于本体的关联规则挖掘中的3个主要的问题进行了研究：商品分类本体的构建方法和原则;对于产生的规则使用R-有趣进行精简,并且进行适当得简化;使用改进的Apriori算法实现基于本体的关联规则挖掘的算法。