数字阅读的快速发展给图书馆界带来重大的影响,在此背景下,图书馆的阅读服务和推广方面也面临了严峻的挑战。当前很多图书馆的读者服务仍然采用的是推荐书目、讲座、展览这些方式,新时期的图书馆如何重新定位、如何留住读者等方面,引发了业内新一轮的思考。一致的观点认为,图书馆需要加强阅读推广工作以增加用户粘度,切实挖掘读者新的信息需求以促进读者回流。因此,充分利用各类用户数据和服务数据,基于数据挖掘技术构建读者社区,以改变被动的服务模式,能够促进传统图书馆的读者服务模式创新,且可以扩展图书馆的服务空间。本文通过对用户的阅读需求和图书馆的推广业务需求进行调研分析,确定了读者社区平台的设计目标,并以此完成了系统整体架构的设计、功能模块设计、数据库模型设计、接口设计等内容,对读者、管理员根据角色分析完成了前台和管理端详细的功能结构设计。本文重点研究了个性化推荐实现的关键技术难点,通过对图书馆用户、图书的特征和主流的推荐算法进行深入的分析,提出了一种基于关联规则及协同过滤的混合社区推荐算法,实现了平台的图书推荐功能,该算法通过关联挖掘对协同过滤产生推荐结果集进行优化,实验证明该算法用于推荐的有效性进一步提高。基于上述需求分析和推荐算法,采用Java+MySQL+Apache架构实现了图书馆读者社区平台开发和部署。平台包含个性化推荐、书籍查找、书评分享、书友活动、书友互动等多个功能模块,满足了读者阅读交互化、个性化的服务需求。通过引入Web Service和Ajax技术,进一步保障了系统交互的稳定和可扩展性。最后经过功能测试和性能测试,验证了系统的可用性和可靠性,证明该平台方案的可行性,从而为图书馆的社区平台的建设提供了指导性建议。