数据挖掘技术是信息技术与人工智能研究领域的热点，它通过对大量、不完全、有噪声、模糊和随机的实际应用数据进行处理，提取隐含在数据中的、人们事先不知道的、但有潜在价值的信息和知识。图书馆作为信息管理的重要机构，合理运用数据挖掘技术能够提升信息采集效率、优化信息资源、加强信息管理，并支持图书馆个性化信息服务。
数据挖掘具有以下特征：其一是对数据库的依赖性强，因为其知识信息的获取离不开数据库；其二是随机性，即从实际数据中随机提取有用知识信息；其三是生成结果具有不规则性，即虽然基于统计方法，但发现的规则并不一定适用于其他数据。
数据挖掘的功能主要包括概念描述、关联分析等。概念描述是对所考察对象的内涵进行统计上的刻画描述，分为特征性描述和区别性描述；关联分析则是对所考察数据进行相关性研究，常用的技术包括频繁模式挖掘、分类、回归等。
在图书管理领域，数据挖掘技术的应用意义重大。它有助于提高信息采集效率，使得从海量的数据中快速提取出有价值的信息成为可能。它能够优化信息资源，为用户提供更精准的信息服务。此外，数据挖掘对于加强图书馆的信息管理能力至关重要，通过分析用户行为、借阅记录等数据，可以为图书馆的决策者提供有力的信息支持。
随着网络技术的高速发展，信息量呈现出爆炸性增长，图书馆的功能也在发生深刻变化。图书馆不再是完全依赖传统纸质图书获取知识和信息的场所，而是越来越依靠网络技术。在这样的背景下，如何从浩瀚的数字信息中提炼出有效信息并加以开发，成为了图书馆数字化建设必须面对的重要课题。而数据挖掘技术恰恰能够为图书馆数字化建设提供强有力的支持。
数据挖掘不仅有助于图书馆在信息管理上的创新，还能够实现数据自身的维护，比如通过挖掘出的数据进行信息检索优化、信息决策服务和过程控制等。其根本目的是通过数据挖掘将信息管理功能提升到一个新的层面，从简单的搜索查询转变为对信息的加工提炼，从而为决策者提供更深层次的信息服务。
数据挖掘技术为图书馆数字化建设开辟了新的途径，能够促进图书馆服务模式的转变，推动图书馆从传统的文献服务机构向知识服务机构转型，满足用户在数字化时代对知识服务的需求。随着数据挖掘技术的不断发展和应用，它必将成为图书馆数字化未来发展的一大趋向，为图书馆的现代化建设提供有力的技术支持和创新动力。
