数据挖掘和知识发现在智慧图书馆中有着广泛的应用。下面是一些常见的应用场景：

1. 个性化推荐：通过数据挖掘技术，智慧图书馆可以分析用户的阅读历史、偏好和兴趣，从而为用户提供个性化的图书推荐。数据挖掘可以帮助系统发现用户的潜在兴趣和相似性，从而提供更准确的推荐结果。

2. 文本分类和标签推荐：智慧图书馆中的大量文本数据可以通过文本分类和标签推荐来进行组织和管理。数据挖掘技术可以对文本进行自动分类和标签推荐，帮助图书馆管理人员更有效地组织和检索图书馆资源。

3. 信息抽取和知识图谱构建：智慧图书馆中的文本数据中包含大量的知识信息。数据挖掘技术可以对这些文本数据进行信息抽取和知识图谱构建，将各种知识点和实体关系进行提取和建模，从而方便用户进行知识的发现和学习。

4. 知识推理和问答系统：智慧图书馆中的知识图谱可以被用来进行知识推理和问答系统的构建。数据挖掘技术可以对知识图谱进行推理和推断，帮助用户回答问题和解决疑惑。

5. 阅读行为分析和用户画像：智慧图书馆可以通过数据挖掘技术对用户的阅读行为进行分析，了解用户的偏好和兴趣，构建用户的画像。这些用户画像可以用于个性化推荐、服务改进和用户行为预测等方面。

总之，数据挖掘和知识发现在智慧图书馆中发挥着重要的作用，可以帮助图书馆提供更好的服务和用户体验，同时也能够帮助图书馆管理人员更好地管理和利用图书馆资源。