数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究是一个紧密结合现代信息技术与高校图书馆管理工作的研究课题。通过对高校图书管理系统数据的深入挖掘，可以有效提高图书馆服务质量和管理水平，同时对读者的借阅行为与需求模式进行分析，以更好地满足读者的需求。本研究涉及的主要知识点包括：
1. 数据挖掘技术概念与应用领域：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”信息的过程，通常用于决策支持。其应用领域广泛，包括零售、金融、生物信息学以及图书馆管理等。在高校图书管理系统中，数据挖掘可以辅助图书馆更好地管理图书资源，优化图书采购、分类和流通等业务。
2. 知识发现过程(KDD)：知识发现过程是数据挖掘的核心，它包括数据的预处理、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。在高校图书管理系统的应用中，这个过程可以帮助发现图书借阅的关联规则、分类规则以及用户借阅行为的聚类特征等。
3. 关联分析(Association Analysis)：关联分析是数据挖掘中的一种常用技术，主要用来发现不同数据项之间的有趣关系，如频繁模式、关联规则、相关性等。通过关联分析，可以揭示图书借阅行为中图书之间的关联性，例如，某本书的借阅往往伴随着另外一些书的借阅。
4. 分类(Classification)：分类是一种预测模型，用于识别数据对象属于哪个类别的方法。在图书管理系统中，可以利用分类技术对读者的借阅历史进行分类，从而预测读者可能感兴趣的图书类型或借阅行为。
5. 聚类(Clustering)：聚类分析是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过称。在高校图书管理系统中，通过聚类分析可以发现具有相似借阅模式的读者群体，从而为图书馆的市场营销和个性化服务提供支持。
6. 关键技术方法：例如Apriori算法是关联规则学习的经典算法之一，可以用来发现数据集中强规则的方法。在本研究的文献中，提及了Apriori算法在数据挖掘中的应用，说明了其在图书借阅模式分析中的重要性。
7. 高校图书管理系统特点：高校图书馆作为学术信息中心，其图书管理系统不仅要满足图书馆日常的管理任务，还要支持学术研究和教育服务。因此，应用数据挖掘技术可以更好地服务师生，提供个性化的图书推荐和学习支持。
8. 参考文献与专业指导：文中提到了多篇与数据挖掘技术相关的重要参考文献，涵盖了数据挖掘的基本理论、关键技术和实际应用案例。这些文献为研究者提供了理论基础和应用指导，有助于深入理解数据挖掘技术在高校图书管理系统中的具体实现和应用效果。
从文档内容的分析来看，数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用主要体现在通过分析读者借阅行为、图书分类管理、采购决策支持等方面，提升图书馆管理效率和读者服务体验。研究者可以根据高校图书馆的特定需求，选择合适的数据挖掘方法和技术，设计出有效的数据挖掘模型，以实现对图书馆海量数据的深度挖掘和利用。这不仅需要对数据挖掘技术有深入的理解，还需要结合图书馆业务的实际情况，进行定制化和创新性的研究与应用。
