近年來，圖書自動化管理系統已成為圖書館館際合作相關作業極為重要的一環，而跨區域、跨縣市聯合書目檢索的功能更是圖書自動化管理系統中極其重要的部分。然而有些書目可能因為不同圖書館的編目習慣不一致、或對於編目標準的認定不同、又或輸入錯誤等，直接以詞彙為書目特徵，無法有效檢索出不完全相同詞彙的近似書目。本研究以「文獻機讀編目格式」為依據，將擁有全國圖書館書目的國家圖書館之原始書目資料透過Bigram索引與權重計算抽取出具作為分辨書目代表性的關鍵書目特徵。 本研究為了發掘各書目間之相似關係程度，先利用向量空間模型相似度之計算與二分群集法進行相似書目之分群；然後再透過粒子群最佳化群集法，以期能求得全域最佳解，獲得更好的書目分群品質。書目群集除了可加速近似書目檢索，亦可進一步將每一本書分散於各個圖書館，編目不盡相同的所有書目比對出來，並統整記錄在一起，將能大大提升書目檢索的效率。