傳統知識發掘過程常針對單一問題來討論與解決，但現實上，整個知識發掘是一個互動繁覆，而且必須整合人工處理程序及機器處理程序的過程；在這整個過程中所遇到的問題，必須一併來討論及解決才有意義，在本論文中，我們稱之為互動增強型知識發掘模式(Intension Mining Model for KDP)。我們針對關聯法則挖掘，設計出一個基於互動增強的知識發掘模式之整合式構架；它能針對企業或研究需要，進行一個或多個問題的解決，包括：漸進式挖掘、線上挖掘、使用者有趣性挖掘等，使得關聯法則挖掘更具資料合用性與實用性。
