图书馆自动化为传统的图书馆服务带来了新的契机，不仅改变了图书馆传统的服务方式，而且为图书馆积累了大量的宝贵数据。图书馆面向读者的信息需求与形式越来越多样化，读者除了对本专业的理论和新技术知识的需求外，还需要提高自身的文化素养和品味。对文献资料的类型需求也越来越来广泛，因此个性化的信息服务成为图书馆发展的新趋势。 随着数据挖掘技术的发展，其研究重点逐渐由发现方法转向实际应用。数据挖掘技术在商业领域取得了巨大的应用价值，在社会的其他领域应用也越来越广泛。将数据挖掘技术应用于图书馆管理系统中，充分分析和处理图书馆的日常业务数据，如：读者的借阅记录、图书的被借阅信息等，为图书馆合理分布馆藏、准确把握读者的个性需求，提供个性化服务提供决策支持。使图书馆为读者提供个性化信息服务。 本文重点研究了聚类分析及关联规则发现技术，在分析吉林化工学院现有图书馆管理系统的基础上，提出了数据挖掘在图书馆的应用模式。本文所做的工作主要体现在以下几点：给出了数据挖掘技术在图书馆系统中的应用模式，将数据挖掘技术与图书馆服务结合在一起；研究了聚类分析技术及其在图书馆中的应用，利用k-means算法实现了对读者和图书的聚类分析；采用Apriori算法，减少了对事务集的扫描，提高了频繁集的生成效率。在图书馆系统中应用关联规则技术实现了对图书借阅历史记录数据从分类角度挖掘，应用关联规则结果为图书馆合理分布馆藏、准确把握读者的个性需求。