阅读是人们认识世界,增长知识的有效途径。我国的全民阅读活动由中宣部发起,已经上升至国家战略层面,推动全民化阅读有利于增强我国的国民素质,推动社会的发展。阅读大数据平台作为分析读者阅读行为数据的重要方式,能够掌握读者的借阅和阅读情况,是了解用户潜在需求,提升图书馆服务能力的有效手段。随着科技和自动化技术的发展,图书馆也迈入了数据大流通时代。但是目前各图书馆之间基本采取“自治”的业务处理方式,不同馆间的数据很难得到充分的交换利用,甚至同一座图书馆内都存在着业务不互通的现象,导致用户进行数据文献检索的时候需要采用不同的检索方式进行依次查找,给用户使用带来不便。并且图书馆内也仅仅是对读者的借阅数据进行简单的数量统计分析,没有从整体性出发去研究借阅数据之间的联系。因此针对这些存在的问题,本文在依据阅读大数据平台的基础上,通过构建读者阅读行为元数据模型来解决数据的格式冲突问题,并通过构建关联数据实现阅读数据资源的进一步融合使用,最后通过实例来验证研究的可行性,具体研究内容如下所示:（1）构建读者阅读行为元数据模型,形成针对读者阅读行为的元数据解决方案。通过梳理图书馆读者阅读行为数据,采用元数据编码定义规范相关数据的描述,转换语义结构表达,建立了完善的读者阅读行为元数据描述体系。（2）构建关联数据的RDF描述。基于所构建的元数据模型,采用URI方法对数据资源进行标识、表示,创建RDF链接,并基于改进的关联规则Apriori算法进行相关数据资源的关联分析,实现数据资源的动态更新与维护,提高图书馆业务数据资源的融合。（3）结合元数据描述规范和关联数据分析表示,针对图书馆具体的读者阅读行为数据给出了实证应用研究。通过以图书馆真实出入馆记录,检索数据等为基础数据,设计并实现了本文的理论研究,展示了其在查询访问、资源发现等图书馆服务中的效果,能够有效提升图书馆服务质量。本文研究的内容主要是阅读大数据平台的核心基础工作,平台的最终目的是为了将读者的阅读行为数据以关联数据的形式发布到Web中,实现将读者的阅读数据构建成一个统一的整体,以达到提高图书馆服务职能和读者阅读素养的目的。并且可以通过关联数据将图书馆和其他领域内的数据结合起来,实现多领域多层次的数据互联互通互融,推动全民阅读的发展。