摘要：

Naive Bayes分类建立在贝叶斯理论基础上，应用极为广泛，它采用类条件独立假设对贝叶斯理论进行了近似。Bayesian Network则在这一基础上采用图形模型弥补了独立假设的不足，同时揭示出分类过程中会导致NP问题的出现。本文采用一种折衷的方法——联合关联规则与ABN分类技术构造贝叶斯分类器。它弥补了独立假设的不足，同时也避免了解决NP问题。最后，本文用实验结果展示它在多个领域远远优于Naive Bayes分类器。

关键词: 数据库 数据仓库 数据处理 关联规则 ABN分类器 贝叶斯理论