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关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面，给出了一个关联规则中事件所包含信息的模型，在此基础上，提出了一种基于兴趣度的时态关联规则挖掘算法。该算法较好地弥补了应用模板匹配方法筛选基于兴趣度的关联规则时主观性太强，兴趣度闻值的定义过于简单，所挖掘出来的关联规则没有体现时态约束的缺陷。最后，将该算法应用到了股票数据的趋势挖掘中，得到了满意的实验结果。