近几十年来,数据库技术和海量存储器等硬件的快速发展使得人们收集数据的能力得到进一步的提高。面对信息时代海量数据的出现,如何有效地利用巨量的原始数据分析现状以预测未来,已经成为人类面临的一大挑战。由此,数据挖掘技术应运而生并得以迅猛发展。目前,数据挖掘已经成为一个研究热点。数据挖掘所得到的知识能够为决策支持提供依据。关联规则是数据挖掘的重要模式之一,有着极其重要的应用价值。本文根据关联规则挖掘的要求与特点,结合遗传算法的思想,提出了一个基于遗传算法的关联规则挖掘方法,并通过实例分析,说明是一种具有实用价值的方法。文中主要在以下几方面做了深入的研究:深入地分析与研究了数据挖掘技术及关联规则。对关联规则的衡量标准作了系统的研究,针对基于支持度和置信度框架模型的局限性,引入了基于差异的兴趣度,用来修剪无趣的规则,从而筛选出用户真正感兴趣的规则模式。全面分析了数据挖掘中的一个重要算法——遗传算法。在此基础上,提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,从编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子的设计等方面进行了详细的讨论和分析。结合一所院校的教师测评系统,给出了用遗传算法进行关联规则挖掘的实例,实现了数据挖掘在教育领域的应用。