随着经济的发展，旅游产业已经成为国民经济的支柱产业。为加快旅游产业的发展，合理的进行资金投入和配套设施布局，制定科学的旅游决策将非常重要。数据挖掘技术已经对许多行业和领域产生了深远的影响。数据挖掘技术当中的关联规则挖掘，由于它能够发现大量数据项之间有趣的联系，可以为决策的制定提供依据。本文将数据挖掘技术引入旅游产业。找出其中的隐含联系为旅游业的科学决策提供依据。本文在研究关联规则技术的基础上，对已有的Apriori算法进行了改进。对于频繁项集的挖掘过程，提出了基于垂直分布的Apriori-Evo算法；对于规则的生成过程，设计了交互式的规则产生算法并提出了强关联规则、动态置信度的概念。最后，根据旅游行业的特点尝试将新算法和改进应用于旅游行业，对旅游数据进行了挖掘。经过测试新算法在挖掘的效率和规则有效性上都优于Apriori算法，对旅游数据的挖掘也取得了很好的效果。