数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabases,KDD)是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识,是一种有效利用信息的新方法,目前已成为数据库领域的研究热点之一。KDD的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的,事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有:分类、回归分析、聚类、关联分析等[1][5]。关联规则的提取主要针对大型事务数据库。由于关联规则提取需要重复扫描数据库,因而提高算法的效率是至关重要的。