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目前负关联规则研究的主要形式是左右两边项集全正或者全负,如(a1a2)■┐(b1b2)、┐(a1a2)#(b1b2),但有时形如a1┐a2■b1┐b2的负关联规则能够提供更多的决策信息,然而要挖掘这样的负关联规则需要先挖掘形如a1┐a2■b1┐b2的负频繁项集。为此,本文提出了一个有效的方法来挖掘这样的负频繁项集。该方法包含一个有效的负候选项集生成算法,和仅利用正频繁项集有关信息来计算负候选项集支持度的方法,而不用再次扫描数据库。实验表明了提出方法的有效性。