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关联规则挖掘常常会产生大量的规则，这使得用户分析和利用这些规则变得十分困难，尤其是数据库中属性高度相关时，问题更为突出．为了帮助用户做探索式分析，可以采用各种技术来有效地减少规则数量，如约束性关联规则挖掘、对规则进行聚类或泛化等技术．本文提出一种关联规则冗余删除算法ADRR和一种关联规则聚类算法ACAR．根据集合具有的性质，证明在挖掘到的关联规则中存在大量可以删除的冗余规则，从而提出了算法ADRR；算法ACAR采用一种新的用项目间的相关性来定义规则间距离的方法，结合DBSCAN算法的思想对关联规则进行聚类