计算机与通信技术的快速发展带动了电子商务的发展,这种线上营销模式对传统市场销售产生了巨大影响。利用电子商务可以大大提高商家产品销量,同时还可以降低经营成本。在这种大趋势下,网上图书销售模式得到了快速的发展,网上书店以图书量大、检索方便、价格便宜等优势吸引了广大读者,网上购书已经是读者购书的首选。对于图书销售商来说,网上销售可以增加图书销售信息以及图书销售的范围,减少人员的使用,降低商家的管理成本,从而实现图书销售信息的现代化管理。在电子商务活动中可以获得海量的数据,使用数据挖掘技术可以对顾客的订单信息进行挖掘,通过关联规则可以挖掘到顾客购买不同图书和不同种类图书的关系和特点,从而实现对网站的最佳优化,设计出符合消费者习惯的图书管理系统。本系统基于B/S体系结构,采用三层架构模型,分别搭建数据访问层、业务逻辑层、和外观表示层三层结构。系统主要包括图书信息管理模块、数据挖掘管理模块和系统管理模块三个主要模块,其中数据挖掘管理模块是系统的核心模块。本文对数据挖掘技术相关的Apriori算法、FP-Tree算法等进行了深入分析。在分析和研究各种数据挖掘算法优缺点的基础上,提出了改进的Apriori算法,即:通过兴趣项的设置,只扫描数据库一次,极大的提高了效率,实现对海量数据的分析和处理。本系统通过数据挖掘技术实现了对图书销售信息和用户数据的分析,便于图书管理者对图书订单信息进行统计,提高了图书销售信息的处理效率。系统利用数据挖掘的的结果,设计和实现了对网站的最佳优化和个性化推荐等功能。图书管理者根据这些功能可以制定科学的销售策略,从而增加销售额。