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在网络入侵检测系统中，数据挖掘往往面对的是不平衡数据集，而对不平衡数据集中少数类的挖掘是现在研究的热点．针对不平衡数据集中少数类的挖掘问题，提出了不平衡库关联规则挖掘算法（ARUD）．算法首先构造一个知识联接强度矩阵，用来存储所有二项集的支持度计数，然后基于该矩阵挖掘满足最小说服度的所有关联规则，且ARUD算法仅需扫描整个事务数据库1次．采用了UCI数据库中4个典型的不平衡数据集，对比A研0ri算法与CFP-Growth算法，ARUD算法能有效提取不平衡数据集中的少数类，并在数据挖掘运行时间和占用内存方面