高校图书馆的服务方式随着计算机技术在图书馆界的普遍应用，正在逐步向信息化、自动化的方向改变，现代化的个性化信息服务手段的出现也随之成为了图书馆新型服务模式的一大亮点。如何更好地实现图书馆的个性化信息服务逐渐成为学术界学者研究的重要方向。本文将数据挖掘技术运用到高校图书馆日常管理及读者阅读工作中，根据研究所得到的结果为读者提供个性化推荐服务，使其在读者阅读工作中起到正确的引导作用。通过对目前的各种图书馆管理信息系统的各项功能的研究、分析，从中发现，这些系统中大多数都没有数据挖掘功能。通过对某图书馆流通系统中的各项基础数据进行分析处理后，对读者阅读个性化推荐系统的总体结构及借阅流程进行了设计，对系统的需求分析进行了阐述，建立起了系统模型，并对各模块的具体功能作了详细的介绍。对读者阅读个性化推荐系统中的数据采集和挖掘分析的具体实现过程作了详细的研究：研究了聚类分析技术及其在图书馆中的应用，利用聚类算法实现了对读者和图书的聚类分析，采用聚类方法对图书馆读者进行分类，从中总结出不同读者不同的阅读行为特点，再对已经聚类过的读者群的数据样本用关联规则进行挖掘，以期找出读者与图书之间存在的关联性，并以此为依据为读者提供读者所需要的个性化推荐服务。根据数据挖掘所产生的结果，对图书馆馆藏建设的优化以及图书馆读者服务的高效化等问题提出了建议，作为实现图书馆个性化信息服务、图书馆管理的参考依据。