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关联规则挖掘算法作为数据挖掘的重要算法，非常适合于发现数据表中数据项之间的关联关系、潜在规律和知识。分析了传统关联规则挖掘算法的不足，并从冗余规则和虚假规则两个方面改进了关联规则的挖掘算法。针对冗余规则提出了修改ap_genrules函数或采用“向下挖”两种方法；针对虚假规则引入“相关度”概念，弥补了仅仅依赖最小支持度和最小信任度的不足。最后对两种改进挖掘算法的运行状况进行了比较和分析。