摘要：1概述 在数据挖掘领域中,有一类数据本身之间存在着千丝万缕的联系,而又在时间的推移下不断的演化,传统的数据挖掘仅仅只基于时间本身,对时间之间的关联关系和因果关系描述不足的情况也几乎没有考虑到时间尺度对于时间的数据关系的影响。1996年至1998年,Claudio Bettini等首次提出将时间间隔大小看做时间粒度的观念。1993年,Agrawal等首次提出了时间序列的挖掘模式,为动态关联规则的研究奠定了基础，荣冈等在此基础上提出了动态关联规则的定义，而沈斌等在此基础上将动态关联规则挖掘的定义及挖掘算法进行了改进，加上时间因素后，使得挖掘出来的规则更加有意义。

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