随着无线网络和移动通信在全球的迅速发展和普及，无线数据广播技术越来越成为一个重要的研究热点。数据广播是无线环境中的一种非常高效的发布信息方式。服务器将热点数据通过公共信道周期性地发送出去，用户侦听广播信道并及时获取自己感兴趣的内容。与传统的点对点数据访问方式相比，采用广播方式发送一个数据项可以同时满足需要此数据项的所有用户请求，支持大量的移动计算设备同时访问服务器中的数据。接收者数目与发送代价基本无关，即数据广播能够支持大量用户同时并发访问数据，具有高度的可伸缩性。　　访问时间与调谐时间是数据广播系统的两个主要性能评价指标。访问时间指从用户提出请求到请求得到满足之间经过的时间，而调协时间是用户在提出请求到请求得到满足之间需要保持运行状态的时间。广播调度算法和索引技术就是围绕这两个性能指标的优化而展开的，是当前数据广播研究中的两个基本问题。本文着重研究多数据项广播调度算法。　　单数据项广播调度算法的研究已经趋于成熟，特别是平方根理论的提出，给出了单数据项广播调度下平均访问时间的理论下界。多数据广播调度已经成为数据广播领域的研究重点。但是前人提出的多数据项广播调度算法大都是数据项没有重复的周期广播，即在一个周期中，每个数据项恰好出现一次。当数据项的访问概率倾斜时，这个限制会导致很差的性能。在本文中，我们提出了一种基于关系路径的多数据项广播调度算法。它先利用数据项之间的关系得到一个图论模型，然后用贪心的思想从图中提取关系路径，最后用基于平方根规则的启发式调度算法在信道上广播数据项。　　在本文的最后，我们通过实验比较了新算法与当前多数据项广播调度算法中性能最好的dataclustering算法。实验结果表明新算法能很大程度的减小平均访问时间。