在西藏旅游市场体系中，对游客整体进行分析，可以得知绝大多数游客是从本地旅游中，通过本地旅行社对社交网站进行相关线路的查询，必要时，可以获取相关线路的酒店以及美食等信息，通过大型的网络旅游，进行旅游酒店以及相关景区的制定[4]。对于60%的人而言，在定制机票时，一半以上的人群通常会选择在网络上预定居住酒店。还有10%的人群，通过网络旅行社报名参加拉萨的相关旅游，以证明拉萨旅游电子商务进程满足旅游者的期望要求。随着对电子商务发展空间发展，因此成立共同完善的旅游电子商务发展非常重要，同时也是亟待解决的任务之一。

　　2.1通过个性化的旅游产品明确消费模式的有效设定

　　根据数据，挖掘提供全新的司法依据。在进行数据挖掘中，相关的挖掘体系以及发掘模式多种多样。因此，本文考虑到旅游消费者采用的旅游产品之间关联性，根据旅游产品的内容与消费者的个性化进行相关链接。例如，可以采用关联规则算法，对旅游电子商务个性化消费模式进行有效应用。作为一项经典的几何模式算法，关联规则算法可以将关联规则的挖掘分为不同的模块。例如，将其分为两大模块，根据交易库的整体挖掘，完成最小支持度的频繁替换。此外，也需要利用模块挖掘出相关的生产项目，以保障其整体可信度小于整体置信度的关联规则。对于算法而言，精准利用了频繁采集的性质，可以对项目的任意结构进行有效调整，使其成为具有明显影响力的发掘企业。在算法中，其主要分为以下流程[5]。例如，当针对某个项目或某一些物品时，采用算法，通过递进的方式，完成所有的采集。通过大数据统计出相关项目的出现频率，并将其此频率标记为M1。根据M1之后，寻找相关的项目M2，直到所有项目经费标记“M”数字为止。寻找操作，并将当前设定为“QN”操作。每一阶段调用相关的函数值，并采用相关的候选项目，在浏览交易过程中，得出频繁的项目采集表。在进行候选频繁项目分析中，将其设定为不同的'阶段，浏览相关的交易库。寻找所有的评级，当相关项目集出现频繁度时，便不会小于相关的用户自定义。得出明显的关联规则，在最小可行度和最小可信度支撑下，将整体等值设定在可取范围内。

　　2.2挖掘体系

　　对旅游商务网站而言，可提供的数据挖掘数据源较多。因此，根据挖掘目的的不同，所用到的数据源处理对象也具有明显差异。在本文研究中，通过集中挖掘，可以拟定不同阶段的人群，以年龄、性别、收入等制定个性化的旅游套餐推荐，以根据消费者在旅游中完成具体的有效发掘。例如，在对25~29周岁已婚女性或单身女性而言，挖掘系统的算法会对女性推荐当地具有美好祝愿意义的项目，如祈运、许愿符等[6]。而对于13~18周岁的青年，旅游团应禁止其单独参与旅游。此外，借助集中数据分析，可以对此类人群推荐相关的学习重点内容。例如，通过观察当地的博物馆，对博物馆内部展示的知识体系形成深刻认知。对数字挖掘技术进行概述，可以得知数字挖掘技术是我国目前旅游领域应用较广的一项科学技术。其在现有模式当中，得到了飞速发展。在数据挖掘技术中，通过海量数据，挖掘其中的有意义价值信息，可以为企业经营者提供决策依据，并完成计算学科的有效交叉，实现多领域的融合。其涉及机械统计学、人工智能模式识别等多领域，可以对数据的应用从低层次的查询，提升到数据挖掘技术决策支持。目前，广泛应用于银行交通以及零售等商业领域，就数据挖掘的另一个独特用法可以完成全面诊断。

　　3、数据挖掘技术在旅游电子商务中的整体应用

　　就目前情况，在旅游体系挖掘技术，更侧重于企业目前的问题解决模式，并对其后续发展提供积极含义。在企业网站信息整合中，通过游客以及商家之间的桥梁，可以完成平台体系的有效设立，实现旅游的前期准备工作。就旅游网站设计进行合理性分析，以判断企业是否满足客户浏览页面的整体停留需求。在网站内容安排以及结构设计中非常重要，将相关商品信息以及旅游项目进行有效设置，将具有明显连接性的商品进行追击，可利于销售。而数据发掘技术，则可以通过类似的机制，挖掘旅游相关产业用户想了解更全面的信息，就可以在多数路线设计中，快速、便捷的查找相关信息。对挖掘数字技术可通过相关关联算法寻找用户相关关联信息，针对用户的整体规范性，调整相关站点的结构位置，以便形成关联性文件，实现综合比较。确保用户在容易访问的前提下，实现快捷访问。对用户在线体验增加下单概率，能对新老客户进行有效吸引。通过数据挖掘技术，可以更好的发现某旅游网站的旅游产品。通过此类分析，对产品页面可以产生更加直观的连接，便于用户浏览。