Trong khai phá dữ liệu, khai phá luật kết hợp hiếm là một trong những kỳ thuật khai phá quan trọng với nhiều ứng dụng tiềm năng, chẳng hạn như phát hiện các cuộc tấn công mạng, giao tác gian lận trong tài chính, y tế, tin sinh học và nhiều ứng dụng khác. Khai phá dữ liệu truyền thống - không có trọng số của từng item. Tuy nhiên, nhiều ứng dụng trong thực tế thì trọng số của mồi item là khác nhau (cho biết mức độ quan trọng của từng item) - đê khai phá luật kết hợp hiếm đầy đủ và không dư thừa trên dữ liệu giao dịch với items có trọng số, cần có giải thuật khai phá tập sinh tối thiểu của tập hiếm đóng.Trong bài viết này, nhóm tác giả đề xuất giải thuật hiệu quả NOV- mGCRSI khai phá tập sinh tối thiểu của tập hiếm đóng trên dữ liệu giao dịch với items có trọng số tiếp cận theo hướng không thỏa tính chất Apriori. Nhóm tác giã tiến hành thực nghiệm đánh giá giải thuật đề xuất dựa trên bộ dữ liệu giả lập và bộ dữ liệu thực, cho thấy giải thuật NOV-mGCRSI hiệu quả.