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针对时间序列关联规则挖掘存在时间复杂度高、效率低等问题,将基于SFVS(统计特征矢量符号化)的时间序列表示方法引入到时序关联规则发现中,利用描述时序数据统计特征的均值与方差分别作为描述其平均值及发散程度的分量,实现时间序列表示的矢量化,然后再进行动态关联规则挖掘。实验结果表明,基于该方法所获取的关联规则具有更高的精确度和可信度。