随着电子商务的发展,越来越多的商业走上电子商务的发展道路,商品走向了互联网络。因此,世界各地商品销售的竞争日趋激烈。从大量的数据中挖掘出用户感兴趣的产品信息,改进商品销售的网站,从而提高客户满意度,改善与客户的业务关系,目前已经成为一个企业商品销售急需解决的问题。本文首先介绍了数据挖掘技术的特点和关联规则挖掘的研究现状,描述了如何实现经典Apriori算法。其次,针对数据挖掘中关联规则经典挖掘算法(Apriori算法)的缺陷,探讨了数据挖掘中关联规则的优化问题,给出一种基于分割的优化算法。运用改进的Apriori算法分析得到关联规则,并设计出系统应用业务,使得企业通过定制业务和服务进行精准的客户定位,从而降低其营销成本。系统采用B/S架构,开发平台为J2EE,页面使用JSP、HTML、Jquery技术,数据库由SQL Server2005完成。系统对各个移动互联网用户进行跟踪收集相关数据,然后将这些数据运用改进的Apriori算法计算得到关联规则。通过数据挖掘技术发掘产品需求,建立产品关联库,实现对客户需求的快速响应,为定位目标客户、实施向上销售和交叉销售、发掘优势渠道提供支撑。经过验证,采用改进的Apriori算法能够挖掘出潜藏在其中的有价值的关联规则。系统开发完成后,通过实际测试效果非常理想。