随着考古遗址发掘技术水平的不断提高,考古发掘中获取的信息种类和数量都越来越多。当前阶段的考古研究工作越来越倚重于数据信息的积累与应用。海量考古发掘数据对考古研究与文物保护有重要价值。因此,针对考古发掘数据的处理与分析具有重大的研究与应用意义。本文首先结合当前考古发掘的实际情况与数据信息化处理的要求,构建了考古发掘数据表达模型,从时间和空间两个角度,再结合主要实体的属性数据,较完整地整理了考古发掘中数据采集规范。以该模型为基础,对考古发掘中的属性数据进行了关系数据库建模,解决了结构化属性数据的存储问题。对考古发掘中的海量文件的存储,设计了一套完整的基于HDFS的分布式存储方案。在考古发掘数据分析方面,本文提出了一种综合主观兴趣度与客观兴趣度的关联规则挖掘方法,这种方法能够有效过滤掉部分无趣的候选频繁项集和规则,提高关联规则挖掘的性能和效果。通过在Tom Brijs数据集上的实验,验证了这种方法的有效性。同时针对良渚文化遗址墓葬数据集进行了实验,得到了一系列的规则,对这些规则进行了解释。实验结果说明关联规则挖掘确实能够辅助考古研究人员对海量的考古发掘数据开展研究工作。最后本文介绍了考古发掘数据资源管理平台的设计与实现,对其中的数据采集模块、数据分类展示模块和考古发掘报告辅助生成模块进行了详细说明。