科技查新工作是指通过手工检索和计算机检索等手段,运用综合分析和对比等方法,为评价科研立题、成果、专利、发明等的新颖性、先进性和实用性提供文献依据的一种信息咨询服务形式,是为管理部门和科研人员提供决策依据的情报服务。数据挖掘是帮助人们在海量数据中发现信息和知识的工具。近年来数据挖掘技术成了商业智能的核心技术,被广泛应用到了诸多领域。本文主要把数据挖掘中的关联规则算法应用到科技查新工作中,对查新搜集到的电子文档进行关联分析,挖掘出用户真正感兴趣的规则,最终得出更加真实、科学的查新结果。论文深入了解了科技查新工作的具体流程,掌握了对文献进行综合分析的具体方法;重点研究了关联规则的挖掘算法,并将关联规则中典型的Apriori算法运用于查新分析工作中使之得以实现。主要进行了以下几方面的工作:①在众多的网络数据库中选定了CNKI网络数据库作为实验数据库搜索查新的对象。并以“数据挖掘”作为关键字查询搜索,搜集了部分相关文献并以CNKI提供的下载方式下载了文献的部分标引数据。②把搜集下载到的文献数据通过简单处理保存到Excel表中,再导入到SQL数据库中,对其进行清洗、集成、和转换,把文本数据替换成字符型数据。使数据通过预处理后整理成为可以进行数据挖掘操作的数据格式。③设计并构建了查新系统的总体结构,着重研究了查询分析子系统的各个模块功能。并将Apriori算法应用于规则挖掘模块,对数据集进行关联挖掘。根据给定的最小支持度(min_sup),在待挖掘数据库中找出所有频繁项集,根据给定的最小置信度(min_conf),由频繁项集产生强关联规则。最后,论文通过将关联算法应用于查询分析中,证明了此算法对科技查新领域中的数据分析工作具有一定的实用性。