数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题，被公认为最具发展前景的关键技术之一数据挖掘涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术，技术含量比较高，实现难度也较大。 关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一，它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。 本文较深入地研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等，针对大型数据库应用，为提高数据挖掘效率，提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法，即运用快速聚类方法实现数据：划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法。 人力资源管理作为一种先进管理模式的重要组成部分，日益受到各个领域的重视。人力资源管理面对着海量数据，迫切需要一种技术来发现有价值的知识，从而为制定人才发展战略提供决策支持。本文以宁波大学的人力资源数据为例，通过大量的数据预处理工作，应用Visual C++ 6.0和Oracle9i数据库技术开发设计了基于关联规则的人力资源数据挖掘系统，实现了应用基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法对人力资源数据的挖掘，实现了可视化，并最终挖掘到了有一定价值的信息。 最后，关于进一步工作的方向进行了简要的讨论。