データマイニングでは，様々な応用や対象に対応して，二値属性だけでなく，数値属性も適切に扱う必要がある．本論文では大容量データベースからのファジィ相関ルールの抽出のための高速アルゴリズムについて述べる．このアルゴリズムの目的は，実際のアプリケーションのためのマイニングの計算時間の改善である．本論文では，新しい概念としてファジィ相関ルールの冗長性とその基本定理を定義する．次に，出力属性の指定と抽出されたルールの冗長性に基づく基本アルゴリズムを提案する．アルゴリズムの性能を，ベンチマークデータを用いた数値実験により評価する．その結果から，計算時間と冗長ルールの削除の観点で，提案手法が有効であることがわかった．
