고객 관계 관리는 기업의 경영 전략으로 현대 기업에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며 기업이 경쟁력을 강화할 수 있는 유일한 길이다. 고객 관계 관리 과정에서 대량의 고객 데이터와 거래 데이터를 기업 의사 결정을 지원할 수 있는 다양한 정보로 변환하는 방법은 부동산 기업이 직면한 중요한 문제입니다. 방대한 데이터 수집의 급속한 성장에 직면하여 기업은 풍부한 데이터를 가치 있는 지식으로 변환할 수 있는 강력한 데이터 분석 도구가 필요합니다. 데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 유용하고 재미있는 지식을 추출하는 과정이다. 데이터 마이닝이 발견한 지식 패턴은 관계형, 분류, 클러스터, 의사 결정 트리 등 여러 가지 유형이 있습니다. 상호 관계 패턴 (상호 관계 규칙) 의 기본 개념, 일반적인 알고리즘 및 개선 알고리즘, 상호 관계 규칙 마이닝이 현재 핫스팟임을 나타내는 연구 현황을 주로 소개합니다. 상호 관계 규칙 마이닝 알고리즘에서 대부분의 알고리즘은 Apriori 알고리즘을 기반으로 하며, 마이닝 과정에서 많은 후보 세트가 생성되어 상호 관계 규칙 마이닝의 효율성이 떨어집니다. 동시에 상호 관계 규칙 마이닝은 상호 관계 규칙 마이닝의 효율성을 줄이기 위해 많은 중복 규칙을 얻습니다. 그리고 연관 규칙 마이닝의 사용자 상호 작용 성능도 좋지 않습니다. 기존 알고리즘에 대한 심층적 인 연구를 바탕으로 사용자 데이터 마이닝의 인간-컴퓨터 상호 작용 성능을 향상시키고 상호 관계 규칙 마이닝이 중복 규칙을 생성하는 문제를 해결하기 위해 상호 관계 규칙 마이닝 방법 (Apriori+알고리즘) 이 제안되었습니다. Apriori+ 알고리즘은 트랜잭션 데이터베이스의 저장 형식을 향상시키고, 상호 관계 규칙의 효율성과 상호 작용을 향상시키고, 새로운 데이터 사전 처리 및 사용자 지향 상호 관계 규칙 데이터 마이닝을 사용하여 효율성을 크게 향상시킵니다. 이 글은 한 부동산 개발업체가 실시한 CRM 프로젝트를 배경으로 부동산 고객 관계 관리의 실제 수요에서 출발해 연관 규칙 마이닝의 기본 원리와 기술적 특징을 분석한 후, 연관 규칙 마이닝 기술을 이용한 부동산 고객 의향 분석 문제를 중점적으로 연구했다. 부동산 고객 관리 시스템에 데이터 마이닝 기술을 적용하는 방법과 방법을 상세히 검토하고 성공적인 구현 사례를 제시했다.