展览会为国际国内参展商架起一座贸易桥梁.功能完善、高效智能的会展信息系统为展览会提供了一个新的管理手段,促进了会展质量和规模.会展信息系统可以收集大量的数据信息,这些信息对会展的举办者和参展商很有价值.因此,需要强有力的数据分析工具对这些丰富的数据进行深层次地分析处理.该文将数据挖掘技术应用于会展信息系统,以会展信息系统的中心数据库为数据源,分析会展举办者和参展商的实际需求,采取相应的数据挖掘技术,对所取得的数据进行了深层次的挖掘.自动发现会展信息系统获取的数据中所隐藏的规律或模式,为举办者和参展商提供全面和专业的决策支持.该文研究了数据挖掘技术中数据预处理、聚类分析和关联规则分析等技术,分析了数据挖掘技术在会展信息系统的三方面的应用:展台聚类、参观者聚类和展品关联规则获取.应用基于相关分析的处理空缺值的方法来填充原始数据的空缺值;分析了神经网络中kohonen网络的自组织特征映射性能,将其应用于展台聚类分析中;针对k-平均值算法易受脏数据影响的不足提出了改进,并将其应用于参观者聚类分析中;针对Apriori算法的时间效率不高的不足提出了改进,并将其应用于展品关联规则获取分析中.该文在完成上述算法的研究与设计的基础上,采用B/S结构设计并实现了一个实用的会展信息数据挖掘系统.