程序代码：

import *;
import javax.swing.*;
class Finput{
    public static void main(String  args[]){
        byte buffer[]=new byte[50];
        try{
            String fn=JOptionPane.showInputDialog("输入文件名:");
            FileInputStream fileInput = new FileInputStream(fn);         
            int bytes=fileInput.read(buffer,0,50);
            while(bytes>-1)
            {
                String str=new String(buffer,0,bytes,"GBK");
                System.out.print(str);                                       
                bytes=fileInput.read(buffer,0,50);
            }
           }catch(Exception e){
            System.out.println(e.toString());
        }
    }
}

程序代码：

♂0°♂ 22:16:48
123wbd
♂0°♂ 22:16:55
hxf860921

 中国数据挖掘是数据库研究和开发，应用的最活跃的分支之一。它的主要任务是从大量数据中发现有用的知识或感兴趣的信息[1]。关联规则是数据挖掘的一个重要方面。[2]首先引用ARS去分析顾客在零售商里中的购买习惯。关联规则形如：X→Y, 即A1∧A2…∧Am→B1∧B2…∧Bn 的规则，其中Ai（i∈{1,…,m}）,Bj(j∈{1,…,n})是属性-值对.关联规则X→Y解释为”满足X中条件的数据元组多半也满足Y中条件。支持度和置信度是通常来描述关联规则的两个统计指标。
关系数据库，因其建立在关系模型的坚实的数据基础上，获得了巨大成功。这样也使得大量的数据都是以这种数据结构表示和存储。关系数据库是结构化的数据表示方法。Internet的飞速发展，XML = eXtensible Markup Language作为数据转换和表示应运而生。XML数据是半结构化的，不像关系数据库那样是严格的结构化数据[3]。目前，基于XML数据文档的数据挖掘需要把数据映射到关系数据模型，然后用针对关系数据库的技术去做数据挖掘。但是这种映射往往带来了数据访问效率下降和语义丢失。
本文利用了XML数据编程接口对XML数据直接访问操作，在.NET平台上用C#实现了APRIORI算法。