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在浩瀚的数据资源中发现并提取有价值的知识是目前数据库、人工智能等学科研究中的共同热点问题．面向属性的归纳是一种广泛使用的特征规则的发掘算法，本文对特征规则挖掘的面向属性归纳方法进行改进，提出了“分类信息库”的概念，给出了基于这种概念的新算法．利用这种算法可以发现很多原方法发现不了的新知识，使特征规则的发现有了更大的实用价值．实例分析表明，该算法能够准确地发现特征规则。