数据挖掘技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，通过算法和统计学方法提取有用信息，并将其转化为可理解的知识的过程。这一技术在各行各业都有着广泛的应用，而高校图书馆作为知识资源的集散地，运用数据挖掘技术则可实现对资源的高效管理与服务优化。
高校图书馆的馆藏数量与规模的增长，为图书管理带来了新的挑战。传统管理方式多依赖于纸质记录，数据处理能力有限，导致图书馆难以对数据进行深层次的挖掘与分析。现代高校图书馆引进信息化设备后，硬件水平有了显著提升，但日常管理工作仍然停留在对图书借还的简单处理上，没有深入挖掘数据的价值。数据挖掘技术的引入，让图书馆能够从大量的数据中提取有价值的信息，从而为师生提供更加人性化、智能化的服务。
数据挖掘方法和技术众多，根据不同的分类标准，可将数据挖掘技术划分为多种类别。常见的数据挖掘技术包括决策树方法、神经网络方法、概念树方法、遗传算法、贝叶斯网络、统计学方法、WEB页挖掘、关联分析、聚类分析和可视化等。每种方法都有其独特的优势和应用场景。
决策树方法通过有目的的分类，帮助管理者对数据进行快速分类，并从中找到潜在价值信息。神经网络方法由于其良好的鲁棒性、自组织特性、并行处理能力以及高度容错性，被广泛应用在数据挖掘领域。聚类分析则是基于数据建模的过程，通过将数据集划分为多个聚类，使得同一聚类内的数据对象具有较高相似度，而不同聚类间的对象则不相似。WEB页挖掘关注的是从互联网网页上提取有用数据的过程，涵盖了从资源捕获、站点数据汇集到构造挖掘模型的一系列技术。
在高校图书馆管理中，数据挖掘技术的应用主要有以下方面：
1. 提高信息获取速度。通过将读者的阅读专题集合进行总结，形成事务，并记录所有读者的浏览过程，可以在事务库中通过一系列操作，使读者在短时间内获得所需信息。
2. 优化馆藏资源建设。通过分析文献的利用效率、读者借阅记录和文献检索请求，图书馆可以明确信息采集目标，科学预测文献变化和采购趋势，合理分配购买经费，避免资源浪费。
3. 提供主动的个性化服务。个性化服务是图书馆根据读者的特定需求，主动提供经过相对完整的信息集或知识集合。这种方式能够更好地满足读者需求，提高服务效率。
数据挖掘技术在高校图书馆的应用，要求图书馆管理者不断更新管理理念，合理利用数据资源，以科学、合理、有效的方式提取数据，从而更好地发挥图书馆资源的作用。同时，这一技术的应用也促进了高校图书馆管理工作的发展，为建设现代化高校图书馆提供了重要的技术支撑。
