在农产品的种植、生产、销售过程中,销售是极为重要的一个环节。农户、经销商必须遵循市场规律,及时调整生产或销售策略来适用市场需求,从而获得收益回报。我国传统的农产品销售模式主要是依靠农户自己来进行售卖或者等待批发商上门来收购,这种销售模式的弊端在于对市场需求以及供求关系的把握不及时和不准确,以及受农产品自身种植环境、保存条件、南北差异等不可抗力的因素影响,最终的结果是农户利益受损,市场供求不上、民众生活需求受影响等多方受损的不良局面。基于此,建立一个适用于现代市场的便捷高效的农产品销售系统,利用网络营销信息传递的及时性和准确性,不断提高农产品的营销质量,打破区域限制和季节性差异,同时降低营销成本和销售风险。为农户、批发商等决策者和管理者提供及时、全面、有价值的产品和销售信息,便于决策者和管理者能及时迅速地对市场变化做出应变,从而能在市场竞争中处于主导地位。Apriori算法是基于集合论的频繁项集挖掘算法,其搜索频繁项集的思想是逐层迭代方法,即用频繁项集来发现候选项集,项集长度是递增的;从集合论的观点来看,就是用集合生成超集的方法。本文对Apriori算法进行扩展,提出一种基于Apriori的约束条件频繁模式挖掘算法,用于在农产品销售管理系统中挖掘客户购买农产品的特点,分析出商业规则和信息,为决策者提供决策分析。同时,结合.NET、SQL Server、C#和数据挖掘技术,采用理论分析、实验仿真、算法模拟、比较分析、面向对象分析等方法,在B/S模式下对农产品销售管理系统进行开发研究。最终设计并实现对农产品销售的基本管理和智能分析,帮助决策者及时迅速地对应对市场变化。本系统主要以农产品企业管理者、农产品购买客户作为服务对象,可划分为客户信息管理、农产品信息管理、购物信息管理、用户信息管理、智能分析这五个功能模块,并进一步划分为客户信息处理、客户信息查询、农产品信息处理、农产品信息查询、购物信息处理、购物信息查询、用户密码修改、客户用户管理、数据转换、关联分析等功能模块。系统功能较为完善,界面简洁,并易于操作和后期维护。能顺利完成仿真测试,实现系统的所有功能,满足决策者对农产品销售管理系统的需要,提升农产品销售的管理水平和经济效益,具有不错的市场前景和推广意义。