随着电子商务和数据挖掘的发展,数据挖掘在电子商务中的应用将面临着更多的机遇和挑战。由于数据存在着不确定性,而且数据大多数是非线性、杂乱无章的,因此如何处理好这些数据,并使这些数据更好的服务于电子商务,也就成了数据挖掘的一个重点研究内容。而关联规则挖掘方法能够有效的寻找出数据之间的联系,因此关于关联规则挖掘的研究成为现在数据挖掘技术的热门方向。本文首先介绍了数据挖掘各项技术,主要包括数据挖掘的工作流程、数据挖掘的常用算法及其应用,是对数据挖掘理论知识的简单介绍。其次,对关联规则的数据挖掘方法进行阐述,主要是对关联规则的定义和关联规则的一些性质做了深入的讨论。再次,通过对原有Apriori算法的研究分析,以关联规则相关的定理和推论以及优化算法的思想为基础,对原有算法进行了优化,并通过仿真实验比较了原有算法和优化的算法在执行效率上的差别,提高了算法执行效率。最后,通过某一电子商务网站购物数据,实证研究了优化算法在现实当中的应用,并证明了该算法在实际的应用中缩短了搜索时间,提高了实际的执行效率。