数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取信息，构建模式的技术。该技术的目的是发现数据之间的关系，以预测和决策支持。关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究领域，它的核心是在大型数据库中寻找项集之间的有趣关系，这些项集之间的关联性被描述为关联规则。
关联规则算法中最著名的是Apriori算法，该算法通过逐层搜索频繁项集的方法挖掘数据中的关联规则。其基本思想是首先找出所有单个项的频繁项集，然后是双项频繁项集，以此类推。Apriori算法的性能依赖于最小支持度和最小置信度两个阈值的设定。最小支持度用于确定项集出现的频率是否足够高，最小置信度则用来确定项集间关系的强度。只有同时满足这两个阈值的关联规则才是有意义的。
在数据挖掘中，关联规则的种类可以根据不同维度进行划分，例如根据规则所涉及的项集数量可以分为单维规则、多维规则；根据项集在规则中的位置可以分为前件（规则左侧）和后件（规则右侧）。关联规则算法在多个领域得到了应用，例如零售业中的商品摆放规则、生物信息学中的基因分析、网络故障检测等。
现代数据库系统虽然能够快速操作数据，但它们往往只能提供简单的数据操作功能，挖掘数据中潜在的、深层次的关系和规则则需要借助数据挖掘技术。例如，通过关联规则可以发现某些商品之间的购买关联性，从而指导商家进行商品的组合推荐或货架摆放。
数据库技术是数据挖掘的基础设施，关系型数据库和非关系型数据库都为数据挖掘提供了基础数据存储和管理的平台。数据库中存储了大量的事务数据，事务数据记录了用户的活动，例如购物清单、网站的点击流等。关联规则算法可以分析这些事务数据，找出事务数据项之间的相关性。
AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）技术是Web开发中的一项重要技术，它可以在不重新加载整个页面的情况下与服务器交换数据并更新部分网页内容。这项技术在提高Web应用程序响应速度和用户体验方面起到了重要作用，它在处理大型数据集、实时更新显示等方面显得尤为有用。例如，数据挖掘中的一些实时分析需求，可以通过AJAX技术快速地将挖掘结果反馈给用户。
环境监测平台的构建和应用，是关联规则算法及其他数据挖掘技术的一个具体应用场景。这样的平台可以集成多个环境监测点的数据，通过空间展示功能、环境评价功能和统计分析功能，来展示和分析环境质量。这些平台常利用WebService技术实现数据的动态交互和服务的可操作性，提供有效的环境监测和决策支持服务。
关联规则算法作为数据挖掘技术中的一种重要算法，广泛应用于商品营销、社交网络分析、网络安全等多个领域，对于发现大数据中的模式和规律起着至关重要的作用。而随着云计算、大数据技术的发展，关联规则挖掘在算法效率和应用广度上将会得到进一步的提升。
