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传统关联规则挖掘得到的原始规则集包含大量的、杂乱的规则，其中很多是冗余的，这样的规则集难以被用户理解和应用．针对这一问题，探讨了原始规则集与规则集表述之间的关系，提出了一个新的规则集表述模型．该模型包含一个利用概率统计原理构建的推演系统，能够从原始规则集中去除冗余规则，得到无损的规则集表述．这种规则集表述比原始规则集更简洁、更易于理解以及更便于用户管理和应用．更重要的是，该模型得到的规则集表述是无损的，能够实现原始规则集和规则集表述之间的相互推演，保证了信息的完整性．在四个著名数据集上进行的实验表明，规则