随着信息技术的快速发展,高校图书馆拥有了海量的数字图书资源,读者面对庞大的图书资源库很难找到自己想看的图书,如何让用户准确、快速、便捷的找到他们所需要的图书是图书馆工作人员研究的问题。现有图书馆大多数是使用了传统的图书馆管理系统,只能满足读者日常借阅图书的需要,高校图书馆的读者希望花费尽量少的时间,找到最适合自己的书籍。本文以高校数字图书馆个性化服务为切入点,围绕如何使用数据挖掘技术发现用户兴趣、如何利用推送技术把用户感兴趣的图书推送给用户等展开研究,研究成果如下:1.提出高校数字图书馆个性化服务系统新构架。该构架充分提取用户兴趣,在建立用户模型、图书使用模型中柔和了RSS技术,准确推送用户感兴趣的信息。2.给出Web日志、用户资料等和RSS技术相结合获取用户兴趣模型的方法。通过对Web日志和用户注册信息挖掘,提取用户兴趣信息,然后把用户信息借助矢量空间模型(VSM)表示用户兴趣,通过用户评价等渠道更新用户兴趣。3.给出了图书使用模型。针对现有图书管理现状,首先给出呆滞图书的界定规则,依据对图书访问量的统计发现呆滞图书随时间的变化关系,以把呆滞图书重新推荐给用户,也可以把呆滞图书作为图书馆特色资源对外开放。4.提出基于RSS信息封装的个性化信息推送方法。论文通过相似度计算获取满足拥护需求模型的信息集,按照RSS标准把结果信息集封装,并且定期更新RSS Feed实现信息的及时、动态推送。