データマイニングの代表的問題は，あるデータベースが与えられたとき，タプ
ルのアイテム集合間の役に立つ結合ルール(association rule)を抽出すること
である．この問題は二つの部分問題に分けて考えることができる．一つは，一定
の数以上のタプルに現れるアイテムの集合，すなわち支持集合(large
itemset)を見つけることであり，もう一つは結合ルールの生成である．一旦 
すべての支持集合を得ると，それを使って結合ルールを生成するのは単純なこ
とである．  

本研究ではBDD（二分決定グラフ）のデータマイニングでの活用について可能
性を指摘する．BDDは，論理関数を決定木でコンパクトに表現するものである．
ここで，実際にBDDの汎用パッケージ BEM-II \cite{minato} を使って支
持集合の求解を行なった．また，トランザクションをグループに分けることに
より，メモリーのメモリの消費を減らすことができた．この実験により，BDD
が支持集合を効率よく表現，処理していることが分かる．