关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境

随着计算机和网络技术应用的日益普及，网络安全问题 日显突出。来自计算机系统外部和内部的入侵者可能会对系 统进行破坏，或者试图窃取客户的个人信息。为了保证计算 机系统及信息的安全，网络入侵检测技术得到了发展和应用。-In order to optimize test efficiency of Intrusion Detection System(IDS) based on Support Vector Machine(SVM), a new intrusion detection