1、數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的知識的過程。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的主要研究內(nèi)容，它從大量的數(shù)據(jù)項中尋找隱藏著的聯(lián)系或相關(guān)性。Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個經(jīng)典算法，但它解決問題的針對性較強，應(yīng)用面狹窄。因此，本文提出了基于規(guī)則的Apriori算法，大大擴(kuò)展了Apriori算法的應(yīng)用范圍。
　　 隨著企業(yè)業(yè)務(wù)種類的不斷增多，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則配置面向技術(shù)人員，具有維護(hù)難度大、生命周期較短的缺點，已難以適應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展

2、的要求。因此，本文提出了面向業(yè)務(wù)人員的基于SBVR（Semantics of Business Vocabulariesand Business Rules，業(yè)務(wù)詞匯和業(yè)務(wù)規(guī)則的語義）的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型。
　　 因此，本文重點研究了基于規(guī)則的Apriori算法和基于SBVR的業(yè)務(wù)規(guī)則配置技術(shù)，具體工作包括以下幾個方面：
　　 1、研究了Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的步驟。針對傳統(tǒng)算法應(yīng)用面狹窄這一缺陷，本文提出了一種基

3、于規(guī)則的Apriori算法——Rule_Apriori。該算法在原有算法的基礎(chǔ)上，加入了一層規(guī)則，按照配置的規(guī)則進(jìn)行指導(dǎo)和控制Apriori算法的執(zhí)行。
　　 2、分析了傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則技術(shù)的不足，提出了基于SBVR的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型。這是一種面向業(yè)務(wù)人員、可靈活配置的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型。包括業(yè)務(wù)規(guī)則的定制、基礎(chǔ)服務(wù)和后臺服務(wù)三個模塊。
　　 3、將基于SBVR的業(yè)務(wù)規(guī)則配置模型應(yīng)用到套餐資費配置上，實現(xiàn)計費功能。驗證了基于