随着信息化技术的广泛应用，高校中的各类管理信息系统积累了大量的数据，但是对这些数据的处理还只是停留在简单查询和统计报表等阶段，并没有采取有效的手段充分利用这些数据为学生的管理工作提供有效的决策支持。在教学和管理工作中采用数据挖掘技术能够充分利用这些数据，在一定程度上有效地提高了教学质量。关联规则是数据挖掘技术中不可或缺的经典算法，其主要目的是在大量的数据中发现其相互之间存在的关联性。本论文深入研究了基于关联规则的数据挖掘技术，分析了关联规则中较为重要的算法-Apriori算法的优缺点，并在此基础上提出了一种基于地址映射的改进算法Apriori-mapping算法，该算法采用水平存放事务的方式，建立了对应候选项目的事务标识列表以及候选项事务列表长度值，并采用地址映射的方式缩短了剪枝操作的运算时间，大幅度压缩了频繁项集连接操作的运算数，提高了系统效率，并通过实验验证了改进算法的性能，最终将改进算法应用于高校学生管理系统中。本文以学生管理系统中的成绩与就业子系统为例，从数据收集、预处理到使用改进算法进行数据挖掘，严格按照数据挖掘流程进行挖掘。并将挖掘出的课程与课程、课程与就业之间的关系以友好的界面展现给教师、学生、教学管理人员，为不同人群提供人性化服务。目前学生管理系统的设计已完成，并且通过了严格的软件测试。在试运行过程中，取得了一定的效果，实现了为改革课程、指导学生、协助管理等工作服务的功能，同时将改进算法应用于系统也较大的提高了系统效率。