在图书馆流通中,每天都产生大量的数据,怎样合理地利用这些信息为图书馆管理服务,是我们迫切需要研究的课题。目前的图书馆管理系统无法发现这些数据中存在的关系和规则,无法预测读者的信息需求,缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,读者很难找到所需要的信息资源。数据挖掘技术的兴起,为图书馆工作提供了很好的技术支持和决策管理支持。利用数据挖掘的方法,揭示这些数据背后所隐藏的关系。对图书馆的借阅历史记录进行数据挖掘和分析,为图书馆的资源建设及图书的学科结构等提供依据,使图书馆的被动服务变为主动服务,从而提高图书馆的服务质量。 本文研究的内容是把数据挖掘技术应用于图书馆读者管理。以“宝德学院图书馆自动化管理系统”中的历史借阅记录、读者信息及馆藏数据作为基本数据源,采用Microsoft SQL Server 2005作为数据挖掘工具,运用挖掘技术发现读者借阅特点。具体包括以下几个方面： 1、探讨了数据挖掘技术及其在图书馆中的应用。 2、对图书馆读者管理主题相关的图书馆数据库中的数据表进行数据预处理,以便于进行数据挖掘。 3、将读者借阅量作为数据源,运用决策树算法对读者的借阅量等级进行分类和预测。将读者借阅图书记录作为数据源,运用聚类算法划分读者群,分析其特征。将读者信息、借阅量和借阅图书作为数据源,运用关联分析挖掘读者的阅读兴趣。将图书日流通量和月流通量作为数据源,运用时间序列算法对流通量进行预测。 4、对以上四种算法的挖掘结果进行分析,将结论应用于图书馆读者管理；并讨论进一步工作。