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研究了图书馆的个性化推荐系统应用问题,针对常用的协同过滤技术不适用于大数据量的情况,在深入研究关联规则Eclat算法的基础上,为了高效挖掘和优先搜索有效信息,提出了一种改进算法,并将算法应用于图书推荐系统的仿真实验中,新算法充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,直接在垂直数据表示的数据集上通过广度优先搜索和交叉计数产生频繁模式,通过对流通数据库中的借阅记录进行挖掘得到关联规则,产生读者感兴趣的书目。仿真结果表明算法可以在大数据量的情况下实现关联规则的高效挖掘,在图书推荐系统中取得了良好的应用效果。