随着移动用户的激增以及4G网络和WIFI技术的广泛应用,移动电子商务作为一种新的商务模式,能够满足不同地域、不同年龄和不同需求的消费者,受到很多企业和用户的喜爱,目前已被广泛用于各类商务活动之中。移动商城以其商品数量大、商品种类多、搜索便捷、商品廉价以及不受时间和空间限制等优势吸引众多用户,成为大多数人的首选购物方式。然而,移动商城系统用户量、商品种类和数量的增加,将导致用户无法在短时间内快速、精准地找到所需的商品。针对上述问题,本文设计了基于关联规则算法的移动商城系统。以PHP5.0和MySQL为开发平台,选定模型-视图-控制器(MVC:Model-View-Controller)架构模式,采用ajax技术实现异步交互,利用数据挖掘中的关联规则算法,使用JavaScript和php编程语言开发,实现了移动商城系统能够根据近期交易记录和购物篮中商品信息,为用户推荐相关的商品,帮助用户快速、准确定位商品信息,提高网购效率。本论文主要工作如下:1.分别概述数据挖掘技术和关联规则挖掘技术,并介绍其基本原理,实现过程,同时进行总结分析,并指出本文所提出的改进关联规则算法的研究方向;2.对关联规则挖掘的经典算法Apriori进行全面分析,通过分析算法实现过程中的局限性,提出一种基于Apriori改进的关联规则挖掘算法。该算法不需要产生候选项集,只需扫描一次事务数据库,以频繁项集矩阵的形式存储事务数据并对其约简计算,占用存储空间少,处理事务数据速度快。对其理论分析,并通过实验验证了基于Apriori改进的关联规则挖掘算法在保证时间复杂度和空间复杂度较低的同时,具有更高的挖掘效率;3.对移动商城系统进行需求分析、架构设计、功能模块设计和数据库设计,并完成主要功能模块的实现。功能模块包括商品购买、商品退货售后、用户信息管理、积分活动和商品推荐。重点研究了商品推荐模块,通过对用户订单交易信息的收集,采用改进的关联规则算法,挖掘出商品之间的关联规则,为用户有针对性地推荐商品。