网络经济与信息技术的发展,使得高校图书馆的服务空间日益扩大,个性化信息服务也逐渐成为新型服务模式的主流。新书推荐是图书馆为读者提供个性化信息服务的一个重要方面,新书推荐服务改变传统图书馆被动服务方式,能根据用户的兴趣偏好主动地向用户推荐图书。　　 本文所要解决的问题就是根据读者的不同需求,跟踪最新的图书馆资源,在第一时间告知读者,达到服务的个性化和资源利用的最优化,把图书馆的服务模式由被动变成主动。本文所做的工作主要包括以下几点:　　 (1)本文提出了数据挖掘技术在图书馆系统中的应用模型,将数据挖掘技术与图书馆个性化服务结合在一起;　　 (2)本文通过对读者借阅图书历史记录的分析,将图书类别进行聚类,与读者兴趣类别进行匹配,从而定义了个性化新书推荐模型。　　 (3)对读者进行新书推荐。系统定期对新入库的图书进行扫描,利用图书与读者兴趣对比,将满足一定相似性要求的图书以网页或电子邮件的方式推荐给读者,使读者及时看到感兴趣的新书的摘要信息以及馆藏信息。　　 通过上述的工作,将使读者更充分的利用图书馆,最大限度地满足读者需求,从而进一步发挥图书馆在教学科研中的支柱作用。