在數位化的時代裡，資料收集與資料探勘，被視為是單位中制訂政策與決策建立時的一項具有高度參考價值的資訊。圖書館經營的目的就是要能夠更符合讀者的需求，於是主動發掘讀者的需求，主動提供讀者所需要的資訊，便是現今圖書館重要的工作項目，而圖書館自動化系統便是讀者積極滿足個人資訊需求的行為結果，也是讀者使用圖書館資源的最佳證據。在資料探勘的過程中，首先要先確定研究主題，本研究是以國立台灣師範大學附屬高級中學高中部學生，在圖書館自動化系統中的借閱記錄為軸心，並加入學生的學籍資料與成績資料來當作探勘時的特性區分，經過資料的整理與資料的轉換，建立起資料倉儲。針對所建立的資料倉儲，作群集分析、分類分析與關聯規則分析的資料探勘，探勘的項目以五個維度「圖書」、「讀者」、「時間」、「學生成績」及「任課教師」做交叉分析，最後所得的結果即是學生使用圖書館的一個行為模式。這些行為模式除了是直接反映出學生使用圖書館的行為模式之外，同時針對這些模式來作分析，可以提供圖書館在做經營決策時，一個重要的而且客觀的參考依據，這些經營決策包含了館藏政策、圖書推薦、預算分配以及圖書館經營等工作。

In the age of digitization, when it comes to policy decision and decision-making in an organization, data collection and data mining are viewed as excellent reference resources. The purpose of library management is to meet readers’ needs. Therefore, it is important for libraries to take the initiative to explore readers’ requests and to provide them with the necessary materials. Library automation systems is not only the result of readers’ satisfying their information needs but also the best evidence of how readers use library resource. In the process of data mining, the first step is to decide on the key subject of the research. My research studies borrowing history records of library automation systems of high school students in the Affiliated Senior High School of National Taiwan Normal University. I use student databases and grades as different classes to build up a data warehouse by means of data cleaning and data transformation. I then analyze the data warehouse based on five parameters: collection, user, time, grade, and teacher to make crisscross analyses which are cluster analysis, classification analysis, and association rules analysis. The final result of my analyses is the behaviors of how students use a library. It is a crucial and objective reference for the library to make management decisions including collection policy, library recommendations, budget allocation, and library-management.

壹、中文部分
「高級中學圖書館設備標準」，民國84年9月25日修正發佈。在第三次中華民國圖書館年鑑，國家圖書館編印。臺北市，民國88年。
卜小蝶（民90）。以圖書借閱記錄探勘加強圖書資源利用之探討。中國圖書館學會會報，66，59-72。
卜小蝶（民91）。使用者導向之圖書分類關聯分析研究。圖書資訊學刊，17，81-94。
王振鵠（民73）。圖書館學論叢。臺北市：臺灣學生，頁54-55。
王毓菁（民91）。圖書館閱覽者群組潛在特性探勘資訊系統。華梵大學工業管理系碩士論文。
印度圖書館學家阮甘納桑(SR Ranganthan ) 於1931年提出著名的圖書館五律(Five Laws of Library Science): Books are for use、Every book its reader、Every reader his book、Save the time of readers、A library is a growing organization。
余明哲（民91）。圖書館個人化館藏推薦系統。國立交通大學資訊科學系碩士論文。
吳安琪（民90）。利用資料探勘的技術及統計的方法增強圖書館的經營與服務。國立交通大學資訊科學研究所碩士論文。
李俊民、張義範。資料倉儲與知識庫應用在多模互動式醫療藥品存量控制決策支援之研究。管理與資訊學報，民92.06頁195-217。
阮士峰（民92），資料探勘在股市序列型樣的應用，東華大學資訊科學系碩士論文。
林秋燕（民76）。圖書館與社會教育的結合—訪國立臺灣師範大學社會教育學系系主任暨研究所所長楊教授國賜。社會教育的理念，臺北市：師大書苑，頁478。
林傑斌、劉明德，SPSS 10.0 與統計模式建構，文魁資訊股份有限公司，2002。
邱崇兼（民92），以分群化技術探勘信用卡消費之異常交易，南台科技大學資訊管理系碩士論文。
邱德生（民92），建構設備管理資訊系統資料倉儲之研究，國立台北科技大學生產系統與管理研究所碩士論文。
柯皓仁、楊雅雯、吳安琪、戴玉旻（民91）。個人化及群體化圖書館資訊服務初探。國家圖書館館刊，91(1)，161-195。
洪志淵（民90）。圖書流通紀錄之一般化相關規則找尋之研究。國立中山大學資訊管理研究所碩士論文。
翁勝妙（民91），運用資料倉儲建構客戶關係管理之探討-以半導體封裝業為例，國立交通大學資訊管理學程碩士論文。
高級中學圖書館設立及營運基準。教育部部授教中（二）字第０９１０５２３９７０號令中華民國九十二年一月二十四日發布。
曹健華（民91）。應用資料探勘技術於數位圖書館之個人化服務及管理。南華大學資訊管理學研究所碩士論文。
梁定彭（民89），電子商務理論與實務，台北市：華泰書局。
陳建銘（民90）。類神經網路於Web Mining 之應用。國立台北科技大學商業自動化與管理研究所碩士學位論文
彭于萍（民93）。資料探勘應用於圖書館之探討。圖書與資訊學刊，50，76-91。
曾勇森（民91）。利用資料探勘技術增進圖書館之服務效益。南台科技大學資訊管理系碩士論文。
曾美卿（民92），應用資料倉儲於表演藝術行銷之研究－以「國立中正文化中心」為例，中國文化大學資訊管理研究所碩士論文。
黃仁偉、梁高榮（民90）。利用資料倉儲技術構建「批發資訊分享熱線」。機械工業，223，民90.10，頁174-194。
楊雅淨（民92），資料探勘技術於綜合所得稅逃漏稅選查之應用，國立中正大學會計與資訊科技研究所碩士論文。
廖虹雲（民93），利用資料探勘來預測顧客對不同產品類別之偏好程度，朝陽科技大學資訊管理系碩士論文。
歐陽良全（民92），應用資料探勘技術於目標行銷之研究--以國內某醫院健康檢查中心為例，國立中正大學資訊管理系碩士論文。
蔡鴻旭、李姿儀、鍾志明。醫院門診資料的知識發現--以虎尾若瑟醫院為例。資訊管理研究。1，民90.07，頁90-98。
盧秀菊（民78）。學校圖書館媒體中心之規畫。中國圖書館學會會報，44期，頁11-25。
賴雨廷（民92）。利用資料探勘技術應用於圖書館新書推薦之研究。國立中山大學 資訊管理 研究所碩士論文
戴玉旻（民90）。圖書館借閱記錄探勘系統。國立交通大學資訊科學研究所碩士論文。
謝建成、魏儀禎（民92）。資料倉儲於圖書館管理應用之研究—以分析館藏圖書探討圖書採購決策。教育資料與圖書館學，40: 3，345-356。
顏嘉惠（民91）。資料探勘於圖書館行銷及顧客關係管理之應用。圖書與資訊學刊，42，58-68。

貳、英文部分
Atkins, S. (1996). Mining automated systems for collection management. Library Administration & Management 10(1), p16-19.
Banerjee, K. (1998), Is data mining right for your library?, Computers in Libraries, 18(10), 28-31.
Bleyberg, M. Z., Zhu, D., Cole, K., Bates, D., Zhan, W. (1999). Developing an integrated library decision support warehouse. IEEE international conference on systems, man, and cybernetics ., Vol 2, p. 546-551.
Cabena P. , Hadjinian P. ,Stadler R. ,Verhees J., and Zanasi A. (1998), Discovering Data Mining From Concept to Implementation., Pretice Hall PTR , Upper Saddle River, NJ,.
Chiang, D. A., Wang, Y. F., , Lee, S. L., , Lin, C. J. (2003), Goal-Oriented Sequential Pattern for Network Banking Churn Analysis., Expert Systems with Applications,Oct, 25(3), p293-302.
Draft School Library Media Service Manifesto., Journal of International Federation of LibraryAssociations and Institutions, 6:4（1980）, p410.
Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., and Smyth, P. (1996), From Data Mining to Knowledge Discovery: An overview., In advances in Knowledge Discovery and Data Mining., pp.471-493,
Glesson, M. E., Ottensmann J. R.(1993), Using Data From Computerized Circulation and Cataloging Systems for Management Decision Making in Public Libraries., Journal of The American Society For Information Science, 44: 2, p94-100
Guenther, K.(2000), Applying Data Mining Principles to Library Data Collection., Computers in Libraries, 20(4), p60-63.
He, J., Liu, X. T., SHI, Y., Xu, W. X., Yan, N.(2004), Classifications of Credit Cardholder Behavior by Using Fuzzy Linear Programming., International Journal of Information Technology & Decision Making., 3(4) , p633-650.
Inmon W. H. (1996), The Data Warehouse and Data Mining, Commun. ACM, 39(11): 49-50
Inmon W. H. (2001), Building the Data Warehouse, John Wiley & Sons, Inc.
Jeevan, V. K. (2004), Digital Library Development: Identifying Sources of Content for Developing Countries with Special Reference to India., The International Information & Library Review., 36, p185-197.
Jiao, J. X., Zhang, Y. Y.(2005), Product portfolio identification based on association rule mining., Computer-Aided Design, 37(2), p149-172.
Jiawei Han, Micheline Kamber(2001), Data Mining: Concepts and Techniques Reviews, Morgan Kaufmann.
Kao S.C., Hang H.C. , Lin C.H. (2003), Decision support for the academic library acquisition budget allocation via circulation database mining, Information Processing and Management: an International Journal, 39(1), 133-147.
Kimball R. (1996), The Data Warehouse Toolkit, John Wiley.
Larsen, P.(1996), Mining Your Automated System for Better Management., Library Administration & Management 10(1), p10.
Lawrence, S., Giles, C. L., & Bollacker, K. (1999). Digital libraries and autonomous citation indexing. IEEE Computer, 32(6), 67-71.
Mancini, D. D. (1996). Mining your automated system for systemwide decision making. Library Administration & Management, 10(1), 11-15.
Neumann, A., Geyer-Schulz, A., Hahsler, M., and Thede, A. (2003), An Architecture for Behavior Based Library Recommender Systems, Information Technology and Libraries., 22(4), 433-454.
Nicholson, S(2003), Guest Editorial: Introduction to This Special Issue on the Bibliomining Process, Information Technology and Libraries, , 22:4, p144.
Nicholson, S. & Stanton, J. (2003). Gaining strategic advantage through bibliomining: Data mining for management decisions in corporate, special, digital, and traditional libraries. In Nemati, H. & Barko, C. (Eds.). Organizational data mining: Leveraging enterprise data resources for optimal performance. Hershey, PA: Idea Group Publishing. p247-262.
Nicholson, S. (2003) , The Bibliomining Process: Data Warehousing and Data Mining for Library Decision-Making. Information Technology and Libraries 22 (4). p146-151.
Papatheodorou C., Kapidakis S., Sfakakis M.,Vassiliou A.(2003), “Mining User Communities in Digital Libraries”, Information Technology and Libraries, Vol. 22(4), pp. 152-157.
Peacock Peter R. (1998), Data Mining in Marketing：Part 1, Marketing Management, 6(4), p8-18.
Peters, T. (1996). Using transaction log analysis for library management information. Library Administration & Management 10(1), 20-25.
Ronald, N. K., J. Antonio del Rio, James, A. H., Esther, O. Garcia, Ana, M. R.（2001）. Citation Mining: Integration Text Mining and Bibliometrics for Research User Profiling., Journal of the Society for Information Science and Technology, 52(13), p1148-1156.
Schulman, S.(1998), Data Mining: Life After Report Generators-Libraries use this decision-support technique to chart a future course., Information Today, 15: 3, p52.
Wu. C.H (2003), Data mining applied to material acquisition budget allocation for libraries: design and development, Expert Systems with Applications, 25(3), 401-411.

參、網頁部分
http://libteach.lins.fju.edu.tw/class/lib_type.html（2003.12.21）
http://www.104poll.com.tw/Columan/Columan0607.asp (2004.01.10)
http://www.gss.com.tw/eis/16/dataware.htm (2004.01.10)
http://www.technologyreview.com/articles/00/01/qa0100.asp(2004.01.10)
http://www.sysage.com.tw/Gst/Solution/GSolOne.asp?nPK=9(2004.01.10)