随着我国经济的快速发展，教育事业得到了前所未有的重视。在这一背景下，计算机网络技术在高等教育院校中的普及程度已经相当高，图书馆的信息数字化工作也随之得到了迅速推进。数字化文献的广泛应用极大提升了师生检索文献的效率，对于图书馆建设资金的投入产生了正面的效果。然而，高校图书馆服务目前仍较被动，缺乏个性化和差异化的服务理念。尽管可以提供预借和续借信息的服务，但对这些数据的整合和规划仍显不足。因此，图书馆服务需要提前根据用户的需求规律对文献资料进行有效分配，以实现更为便捷和高效的服务体系。
目前，我国高校图书馆信息化建设虽已完成文献信息录入工作，但因信息化进程起步较晚，人员配置和技术手段仍需完善。面对系统性和复杂性的挑战，下一步的重点是构建个性化的服务机制，利用数据挖掘技术提高图书馆服务的效率和便捷性。
数据挖掘技术具有强大的自动化处理能力，可以有效整合和分析海量数据信息，从中发现数据间的共性与特性，大幅提升了数据处理效率。数据挖掘技术包括数据预处理、数据集成、数据变换和数据消减等多个环节。其中，数据预处理阶段的工作量占了整个数据挖掘过程的大部分比例，对提高数据质量、保障后期计算和建模的准确性具有重要意义。
数据挖掘技术在高校图书馆的应用具有其特殊性。高校图书馆的藏书具有个性化特征，读者群体主要为大学生及教师，读者需求以教学和研究为主导。因此，对个性化服务的需求更为迫切。高校图书馆的期刊库和外文文献库是重点关注领域，需要按照《中图法》的规定对图书文献资源进行严格分类和整理。此外，高校图书馆在资源有限的情况下，通过有效的资源整合，能够更好地满足学生和教师的研究需求，提升服务质量。
为了实现图书馆服务的个性化和差异化，需要对借阅者的行为模式和偏好进行深入的数据挖掘和分析。通过对借阅信息的深度挖掘，图书馆可以了解不同用户的阅读喜好，据此进行图书采购和资源分配的优化，同时还能预测未来的借阅趋势，为用户提供更贴合需求的推荐服务。这不仅能够提高图书馆资源的利用率，还能极大地提升用户满意度。
数据挖掘在图书馆服务系统中的应用，要求图书馆工作者具备相关的技术知识和数据分析能力。图书馆应当加强对数据挖掘技术的学习和应用，通过技术培训和专业指导，提升馆员的数据处理和分析技能，从而更有效地开展个性化服务，满足读者多样化的信息需求。随着数据挖掘技术的不断进步和图书馆服务理念的不断更新，高校图书馆的服务质量和水平有望得到进一步的提升。
