本课题来源于河南省郑州市公安局与解放军电子技术学院合作开发的公安国保信息系统。该系统的主要功能是情报的搜集、分析和研判,采用数据挖掘技术分析犯罪时间概率、犯罪趋势、犯罪案件信息,调整警务部署模式,提高警务工作的效率。本文首先对数据挖掘技术进行了概述,详细介绍了关联规则的基本概念、分类以及关联规则问题的分解;重点分析了以Apriori算法为代表的逐层迭代算法及其改进算法,并对Apriori、AprioriTid、AprioriHybrid等算法的性能进行了比较;结合关系数据库关联规则挖掘理论,对基于矩阵乘法的MM_Apriori(Mutiply_Matrix Apriori)算法进行了改进,通过引进压缩、删除技术,提出了改进的IMM_Apriori(Improved Mutiply_MatrixApriori)算法,从理论上证明了算法的正确性和可行性,通过在公安国保信息系统中的实际应用,验证了算法良好的适应性和可扩展性,提高了算法的效率。其次从系统的结构分析,功能模块、业务流程和数据库设计等方面对公安国保信息系统进行了简要介绍;着重分析了基于数据挖掘技术的关联分析子系统的设计,对系统的需求分析、开发模式与技术、系统结构和流程图,以及系统各个功能模块做了详细说明。最后详细描述了IMM_Apriori算法在公安国保信息系统中的应用过程,并结合优化警力部署实例说明了关联规则挖掘技术对公安业务的指导和决策参考作用。