随着移动互联网技术的飞速发展,移动终端已成为认识世界的全新媒介,智慧生活将成为社会发展的主流方向。会员卡的发行改善了人们的生活方式,进一步加大了商家与会员用户的紧密联系。然而,零售业市场基于会员卡信息管理的应用系统存在结构模式简单、功能单一等问题。因此,一方面为实现商家对会员信息全面多方位的管理,提高管理人员工作效率,以及挖掘会员消费数据分析用户消费意向,为其用户提供个性化服务以吸引更多消费,也可为市场调研提供可靠的数据分析;另·方面方便会员卡用户可随时随地的查看会员信息,及时了解商家动态等的目的,本文设计实现了一个架构合理功能完善的会员卡信息管理系统。本文首先对当前国内外会员卡信息管理系统相关技术进行了研究分析,并运用数据挖掘技术,设计实现了由服务端和移动客户端组成的会员卡信息管理系统。该系统服务端采用阿里云服务器平台,通过搭建LAMP运行环境并结合使用ThinkPHP开发框架完成系统后台服务器的实现;移动客户端采用Android系统移动终端为运行平台,运用网络通信编程并结合xUtils开发框架设计并实现移动端软件的开发。其次,使用改进的Apriori关联规则算法和K-Means聚类算法进行数据挖掘分析,在移动端实现了为会员卡用户提供个性化商品推荐,在服务端为商家管理人员提供数据挖掘分析后的价值信息,从而为商家管理人员提供市场采购及商品摆放的优化策略,推动产品类别优化、增加企业销售额,最终使商家企业利润最大化。通过测试验证了该系统可满足课题设计的基本功能需求,且实用性较强,也为会员卡信息管理系统的进一步扩展开发提供了借鉴作用。同时对改进前后的两种算法分别在Hadoop平台上进行实验,并从加速比方面进行算法的评估,结果表明两种改进后的算法在数据处理效率上均有所提升。通过该系统对于会员卡用户和商家的功能设计分析可知,该系统的设计与实现将对于无论是企业商家还是广大会员卡用户都具有较好的应用前景。