在目前所处的信息化时代,有效信息似乎已经成为“无价之宝”,为了在海量数据中找到这些有效信息,各行各业已经投入了大量人力和物力。数据挖掘技术此时应运而生,而关联分析是数据挖掘理论中一种经典的技术,它主要是从大量数据中寻找项目与项目之间隐含的关联规则,帮助相关人员做出合适的决策。关联分析过程主要分为挖掘频繁项集和发现关联规则两个步骤,由于挖掘频繁项集需要多次扫描数据库计算各项集的支持度,时间复杂度较高,所以对于关联分析过程的改进大多是基于挖掘频繁项集这一步骤进行的。本文采用图论中的理论与方法对关联分析过程进行分析,具体通过引入基于邻接点最大团问题的方法,将其作为关联分析过程中的子问题,利用图论中的方法与理论来挖掘关联规则——将关联分析所需求解的关联事务数据库中的数据及其之间的关系抽象为无向加权图,在该图上利用基于邻接点求解最大团的算法得到若干个极大团。将挖掘频繁项集的问题转化为求解极大团的问题,之后再针对每一个极大团内部节点间先导和后继关系进行判定后得到有向加权极大团,这些极大团内包含节点自身频繁出现且节点间存在强关系的关联规则,利用极大团思想可提前将无效的节点和边进行筛除,并将可能生成频繁项集的项进行分类组合,减少遍历次数,提高时间性能。本文基于最大团关联算法对交通事故因素进行分析。首先,从交通事故成因出发,对交通事故进行拓扑建模。其次,在构建好的交通事故拓扑图中利用最大团关联算法中找到交通事故各因素之间潜在的关联关系,分析造成事故发生的各因素之间的联系,特别是各类因素与造成事故严重程度之间的关系,得到有实际意义的极大团。最后,从极大团中获得有意义的关联规则。相关管理部门可以根据挖掘到的规则结果,结合当前道路交通的具体情况,提前做好防范工作,减少交通事故的发生。