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传统关联规则挖掘得到的原始规则集包含大量的、杂乱的规则，其中很多是冗余的，这样的规则集难以被用户理解和应用。针对这一问题，提出了一种基于确定性方法的关联规则挖掘新算法。该算法将专家系统中常用的确定性因子作为关联规则挖掘中的一个评价标准，并综合考虑了规则前件对后件的支持程度。实验结果表明，算法可发现规模较小的关联规则，并且提高了挖掘结果的可理解性。