数据挖掘技术在零售行业应用的研究，是信息技术与商业领域结合的重要研究方向。它主要利用数据分析技术，从大规模的数据集中提取有价值的信息，从而帮助企业做出更好的经营决策。在零售行业中，数据挖掘的应用尤其广泛，它可以帮助零售商了解客户需求，优化库存管理，提高营销效果，进而增强竞争力。在零售业CRM（客户关系管理）中，数据挖掘技术的核心价值体现在以下几个方面：

1. 客户细分：通过聚类算法，数据挖掘可以将客户按照消费行为、购买习惯、偏好等特征进行细分，形成不同的客户群体。这有利于零售商针对不同群体采取个性化的服务和营销策略。

2. 交叉销售和增值销售：利用关联规则算法，可以找出商品之间的购买关联性，通过分析顾客的购买历史记录，发现他们可能感兴趣的其他产品，从而实施交叉销售或增值销售策略。

3. 库存优化：通过数据挖掘分析顾客购买模式和季节性需求的变化，零售商可以更准确地预测需求，合理调整库存，减少积压和缺货的风险。

4. 风险管理：通过对销售数据和市场趋势的分析，数据挖掘可以帮助识别可能的业务风险和机会，例如，预测哪些产品可能滞销，哪些可能成为热门，从而进行及时的调整。

5. 促销效果评估：数据挖掘还可以用于评估促销活动的效果，通过分析促销前后的销售数据变化，了解哪些促销策略更有效，为未来的营销活动提供依据。

6. 智能化推荐系统：零售企业可以建立智能化的商品推荐系统，根据用户的购买历史和浏览行为，利用算法推荐商品。这不仅能提升用户体验，还能显著提高转化率。

在具体实施数据挖掘时，还需要考虑如下几个方面：

- 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，确保数据的质量和一致性。

- 选择合适的算法：不同的数据挖掘任务可能需要使用不同的算法，例如决策树、神经网络、支持向量机等。在零售业中，聚类和关联规则是较为常见的算法。

- 结果解释与应用：挖掘出来的结果需要能够被业务人员所理解，并应用于实际的业务流程中。这就要求数据挖掘不仅是一个技术过程，还需要考虑与业务的结合。

- 模型更新与维护：市场环境和消费者行为是不断变化的，因此挖掘出的模型需要定期更新，以适应市场的变化。

论文中提到的“聚类算法”和“关联规则算法”的改进，可能包括算法效率的提升、对处理大数据集能力的增强、在特定业务场景下性能的优化等。此外，随着技术的进步，还有许多新兴的数据挖掘技术，比如基于人工智能的深度学习。