数据挖掘（Data Mining）作为数据库研究领域中的热点,正受到越来越多的关注,其任务是从大量数据中发现有用的数据,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,基于关联规则（Association Rule）的挖掘是其中一个重要的研究方法,具有重要的理论价值和广泛的应用前景。关联规则挖掘是发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。从大量商务事物记录中发现有趣的关联关系,可以帮助许多商务决策的制定,如分类设计、交叉购物和贱卖分析。关联规则中最经典的算法是Apriori算法,但它有两个致命的性能瓶颈:多次扫描事务数据库,需要很大的I/O负载、可能产生庞大的侯选集。基于项目集格空间理论的ISS-DM算法很好地克服了Apriori算法的缺点。本文重点介绍了以下几方面的工作:（1）数据挖掘现状研究。（2）对关联规则算法（特别是Apriori算法,ISS-DM算法）进行深入研究,并提出一种高效的关联规则算法(ISS-DM^-1 )。（3）完成大连物流网的设计与开发,包括初步设计、详细设计以及软件开发。大连物流网主要包括海运中心、陆运中心、空运中心和后台管理系统等。本文的关联规则主要以大连物流网为背景。所开发的系统现已正常运行。（4）在关联规则理论与研究的基础上,将改进后的算法应用于大连物流网系统,效果良好。