在分析原有定义不足的基础上，提出一种新的动态关联规则，其支持度向量和置信度向量与经典定义相吻合，能更好地反映规则随时间变化的动态信息．进一步提出两种新的动态关联规则挖掘算法：ＩＴＳ和ＥＦＰｇｒｏｗｔｈ．其中：两阶段ＩＴＳ算法具有较好的可理解性；基于扩展ＦＰ树的ＥＦＰｇｒｏｗｔｈ算法适宜于高密度海量数据的挖掘．实验
结果表明，该算法具有较好的挖掘性能和可扩展性，适用于动态关联规则的有效挖掘．