图书馆是国家社会基础教育的重要设施和场所,是人民群众查阅资料、获取专业信息资源的渠道之一。图书管理系统是典型的集成系统,集读者信息数字化存储、信息数据快速检索、自动化管理、网络化服务等功能于一体。随着信息化技术水平提升,图书馆的信息系统也进一步发展,为广大读者群众提供更加优质的服务。目前,大部分图书馆管理系统的功能还比较单一,基本功能还停留在图书管理入库、读者信息登记、借阅信息等简单功能。对数字化图书资源利用率低,仅停留在保存、备份和简单检索功能上,存在资源浪费和服务低效情形。对读者而言,需求日益增加,对信息资源的丰富性越来越高,简单维度的图书管理系统已经不满足时代发展。现有的图书管理系统中,由于时间积累效应,聚集和收录了很长一段时间内的读者借阅信息、检索信息、查询信息。基于这个带着读者标签个性化的数据,通过数据处理和分析,可以从中发现有用的信息来主动服务读者。因此,图书管理系统为提供个性化读者服务,提升图馆服务质量和节约资源,可通过数据挖掘技术的应用,实现从大量数据中获得用户所需的信息和知识。本文在研究国内外图书管理系统现状问题的基础上,深入研究和分析图书信息管理推荐信息系统的国内外发展历程和现状,提出本文的主要研究内容和整体思路。主要的工作内容如下:(1)充分调研文献,深入分析国内外研究现状,总结归纳出当前国内外图书信息管理推荐系统存在的不足和相关最新的技术应用;(2)根据对国内外现状的分析,对开发基于关联规则的图书信息管理推荐系统的需求进行分析,分析了系统开发的目标和可行性等内容;(3)从系统层面对系统设计的架构、数据库、软硬件选型进行了顶层设计;(4)应用关联规则的APriori算法对数据进行挖掘处理,设计出合理的推荐模块,并根据系统需要设计出预处理模块、登录模块和借阅模块;(5)最后,对该系统进行测试分析,测试结果显示运行正常。本文开发的系统可以实现:从图书馆的角度说,更加利于图书馆开展工作,采编部采购图书更加有针对性,对借阅率较低的图书,可减少采购,对借阅率较高的图书,可加大进库率,从而更加合理的利用图书馆的资源;从读者的角度来说,可将“读者第一,服务至上”的宗旨做到更好,更加有针对性的推荐图书,方便读者借阅,减少不必要的挑书时间,提高读者借阅图书的效率。