数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的,有用的知识的过程,是解决"数据丰富、信息贪乏"的有效方法,关联规则是数据挖掘的主要研究内容.已有对关联规则的研究只注重解决算法的时间效率,而忽视了关联规则的多层次性.同时,关联规则只用原始数据表示,由于支持度较低而维以表示数据之间普遍联系.该文针对已有方法的不足,利用归纳的抽象的概念层次提出了基于概念层次树的多层次关联规则算法,根据先验估计以概念层次树的中间层次为起点,在计算结点的支持度和可信度的同时对结点之间地进行匹配以更高效的发现多层次关联规则.算法有以下优点:1)高效.与其它方法比较具有较低的空间要求,而速度更快,从而可充分利用数据,得出准确的知识;2)挖掘出的关联规则是多层次的,同时对得出的多层次关联规则进行清洗,使得规则更加准确.