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关联模式挖掘研究是数据挖掘研究领域的重要分支之一，旨在发现模式之间存在的关联或相关关系。然而，传统的基于支持度可信度框架的挖掘方法存在着一些不足：一是会产生过多的模式（包括频繁项集和规则）；二是挖掘出来的规则有些是用户不感兴趣的、无用的，甚至是错误的。所以在挖掘过程中能有效地对无用模式进行剪枝是必要的。利用相关关系对模式进行评价是一种有效的剪枝方法。实验结果分析表明，在传统挖掘方法的基础上引入相关关系度量可以有效地对非相关模式进行剪枝，从而减小频繁项集和规则的规模。