随着信息量的增长，数据挖掘技术在越来越多的领域广泛应用。数据挖掘是通过对大量数据进行处理，析取、识别和发现可用知识的过程，从而帮助用户了解已有的信息，并预测未来的信息。　　 现代的图书馆，不仅包含有图书和期刊一类的传统纸质资源，还拥有了大量的电子资源。综合使用这些资源，是现在每一位读者应该具备的一种能力。目前的图书馆，每天都会产生大量数据，使用简单的统计方法只能发现一些表面的问题，无法挖掘出数据之间的联系。因此，需要使用数据挖掘方法，发现图书馆各种资源之间存在的联系，指导图书馆更加合理配置各种资源，提高资源的利用率。　　 本文主要研究通过使用数据挖掘中关联规则的方法，分析出图书馆广大读者对于图书馆各种资源的使用情况（包括图书资源、期刊资源、电子资源），再将这些知识应用于图书馆日常管理，使得图书馆在宣传各种信息资源的时候有的放矢，从而提高图书馆资源的使用率。　　 本文首先介绍了数据挖掘的基本理论；其次，阐述了关联规则的概念及常用算法，并将Apriori算法与FP-growth算法这两种经典关联规则算法进行了比较；再次，详细说明了数据预处理的过程；最后，使用关联规则中的FP-growth算法分析出图书馆使用中存在的关联规则，从而得出如何提高图书馆资源使用率的结论。这些分析必将对图书馆今后的管理与资源宣传有着重要的指导意义。