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关联规则的发现是整个数据挖掘课题中的重要组成部分。依据挖掘范畴的不同，可以分为事务间和事务内的关联规则挖掘；依据挖掘数据类型的不同，可以分为数值型和逻辑型关联规则挖掘。在分别研究了上述两类数据挖掘的基础上，提出了它们的结合——事务间数值型关联规则的数据挖掘问题，并对该问题进行了定义。应用模糊理论和相关的数据挖掘技术，提出了解决该问题的E-QA算法，以1997—2003年中国股市部分股票交易记录为数据对象对算法可行性进行验证。该问题的研究能够较传统的关联规则提供更有效的决策支持，是在关联规则数据挖掘研究领域的一次探索和尝试。最后指出了算法存在的一些问题以及今后解决这些问题的思路。