科学技术的突飞猛进、世界范围的互联网络，使得人们获得的数据量急速增长，与人们生活密切相关的电信业也积累了海量的数据。数据挖掘技术的出现使得电信运营商得到启发，他们在行业中引入该技术，分析产品特性和客户消费行为，对企业发展带来效益。　　论文结合电信业的现状及特点，对数据挖掘中的关联规则算法进行研究和分析，并对其进行改进和改进后的实际应用。所作的主要工作为：首先分析关联规则技术，特别介绍经典的Apriori算法，分析算法的基本思想，指出算法存在的不足，并指出目前研究对Apriori算法的改进。然后，论文结合前人的研究，在总结分析的基础上，提出了一种改进的新算法—多最小支持度的项集矩阵关联规则算法。通过Apriori算法与新算法的对比实验分析，证明算法的有效性和实用性，同时将新算法应用于电信行业的业务组合销售中，对电信业的业务推广提供帮助。