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针对具有决策属性的数据库模型，提出了高效挖掘关联规则算法，即矩阵划分算法：根据决策属性将扫描后的数据库划分成两个包含不同决策属性的矩阵，分别采用向量法挖掘频繁项目集．关联规则的生成可充分利用“与”运算的优点，查找规则前件或后件的支持度．所提出的算法减少了候选二项频集的生成，以及“与”运算的大小，与apriori算法及传统的向量法挖掘关联规则相比，效率明显提高．