高速发展的社会下,图书馆正逐渐向数字图书馆发展。数据仓库技术、数据挖掘技术正伴随着数字图书馆的发展得到了一个广阔的应用。但因历史原因,我国数字图书馆与数据仓库技术或数据挖掘技术结合的应用研究还比较少,数字图书馆的许多优势发挥不出来。关联规则挖掘在数据挖掘技术中占据一个主要的地位,研究关联规则的目的是从海量的数据集合里面挖掘出潜藏的、有用的及项目间相关联的规律。通过深入研究了数据挖掘相关技术、关联规则的挖掘算法,分析Apriori算法的不足,探讨了提高Apriori算法有效性的方法,结合Apriori算法的不足及缺陷,提出了一种改进的Apriori算法。该算法尝试基于关系代数理论并在其中插入Flag位做逻辑删除以达到减少对数据库的扫描,实验比较了两种算法。然后,结合湖南某高校图书管理系统,分别介绍了图书管理系统的网络拓扑、系统结构,分析研究了如何建立图书管理系统数据仓库。读者数据是读者需求的一个反应,通过集成和综合读者数据,全面地评估和分析读者行为,从而提高相对应服务力度。最后,结合前面的研究成果,将关联规则数据挖掘算法应用在图书馆个性化服务的构建上,挖掘图书馆的借阅记录,分别挖掘出了借阅书刊间的相关性、不同类书刊被同时检索的相关性、不同类读者查阅资料的相关性等等,利用这些关联规则帮助图书管理员和决策者制定服务策略,提高图书馆的竞争力。改进的Apriori算法在效率上有显著的提高,结合个性化服务的特点,能有效提高图书馆管理效率。然而将数据挖掘技术应用在图书馆管理系统的构建中时间尚浅,本文就如何构建数据仓库还有许多不足,有待进一步深入研究。