随着计算机技术，网络技术以及通信技术的快速发展和不断的融合，产生了许多新的应用环境。当人类社会步入二十一世纪，信息爆炸已经成为这个时代的显著特征，以虚拟互联网络为代表各种新兴IT技术正逐渐改变着人们在学习和生活中获取信息的方式。人们获取各种对自己有用的信息的最主要来源之一当属互联网。人们期望能随时随地的通过网络来获取各种各样的信息。在这样的背景下，提出了移动计算的概念。移动计算是无线通讯技术和计算机网络技术等许多高新技术结合的产物。它使得各种移动设备能随时接入网络访问各种信息。这极大的提高了人们获得信息的能力。但是，移动环境和传统的固定网络不同，它有自己的特点，如终端客户的移动性，移动通讯的非对称性，移动终端频繁的断连性，网络结构的复杂性，无线网络带宽的有限性，移动终端所带电源的有限性等等。传统数据库无法满足移动环境的要求，于是，移动数据库的概念应运而生。　　 由于移动环境中网络的非对称性，可扩展性和带宽的有限性，在确保移动用户能获得自己所需数据的情况下，应尽可能减少对移动数据库服务器的上行通信。人们很自然地想到了利用无线通讯中的数据广播技术。　　 移动数据库中的数据广播技术首先要解决的问题是如何选择待广播的数据，即广播调度问题。本文分四个部分，首先介绍了移动数据库及数据挖掘的概念，接着分析了各种移动数据库广播调度策略，提出了一种基于改进的k-均值算法的广播数据的选择策略，在广播调度中引入数据挖掘领域的K-均值聚类算法，对数据进行分组，将数据项长度相差较小的数据项放入同一组，并按访问率从高到低的顺序对分组进行排序。根据各分组的数据访问率，让访问率高的分组在一个广播周期中出现的次数多于访问率低的分组。最后通过分析仿真实验的结果证明了算法的有效性及可行性。