论文基于用户画像的数字图书馆信息服务模式，本文是关于数字图书馆类论文如何写和数字图书馆和用户画像和模式有关论文如何写.
[摘 要]讨论了基于用户画像的数字图书馆信息服务模式研究有助于为数字图书馆信息服务提供科学决策、有助于提高数字图书馆信息服务水平的必要性.介绍了数字图书馆构建用户画像收集全面的数据源、构建用户画像模型等流程.分析了基于用户画像的数字图书馆预测读者潜在阅读需求,精准推送信息；考虑读者用户动态变化,开展群体服务；关注用户画像与资源模型的匹配度,完善馆藏资源建设三点信息服务创新.最后提出了挖掘隐性语义模型、拓展图书馆信息服务内容、监控动态知识流动轨迹的完善路径.
[关键词]用户画像数字图书馆信息服务模式
[分类号]G253.6
用户画像的概念是在大数据环境背景下产生的,建立在对数据的挖掘与分析基础上,是对用户阅读习惯与消费习惯进行整理和标签的过程,是用户具体行为的数据抽象化.总之,用户画像的作用在于使图书馆站在客观的角度分析用户的阅读消费行为,避开工作人员的主观因素影响,使图书馆的信息服务从用户需求出发,聚焦用户的阅读偏好与行为规律,从而提高图书馆信息服务的针对性和有效性,以需求带动发展,促使图书馆信息服务精准推送,打造高效实用的图书馆信息服务模式.因此,基于用户画像的数字图书馆信息服务模式研究,对于提升数字图书馆信息服务质量具有重要的现实意义.
1 基于用户画像的数字图书馆信息服务模式研究的必要性
1.1 有助于为数字图书馆信息服务提供科学决策
对用户的阅读喜好与行为数据进行画像刻画,可以更好地了解用户对信息资源的需求,为图书馆进行精准推送与制定决策提供基础[1].实际上,基于用户画像行为需求的数字化刻画,凸显了图书馆以用户为中心的服务理念,与数字图书馆信息服务内涵是相契合的,数字图书馆通过对用户信息行为轨迹进行分析,得到一个又一个标签,这些标签共同还原了用户的借阅行为,数字图书馆在进行阶段工作总结时,对应构建的数字资源、推送的信息服务与用户画像数据,就可以明显地发现其中的差距,进而为下一阶段的工作计划提供指导,有助于为数字图书馆信息服务提供科学决策.
1.2 有助于提高数字图书馆信息服务水平
数字图书馆进行用户画像构建有以下几点作用：第一,可以通过用户画像分析潜在的用户,进行精准推送；第二,通过用户画像分析,数字图书馆可以为用户提供个性化、化的信息推送服务,满足用户的阅读需求；第三,数字图书馆可以通过用户画像收集资源的利用效果,例如应用可视化的数据分析技术,跟踪了解用户对所推送信息的点击率和阅读率,以此评估资源推荐和信息服务的准确率与某一时间段内的信息利用效果[2].总之,数字图书馆构建用户画像,并以此为基础进行信息服务模式的建设,有助于提高数字图书馆信息服务水平.
2 数字图书馆用户画像构建流程
2.1 收集数据源
首先,数字图书馆要大量收集数据源,作为构建用户画像的基本要素,数据源的目的在于最高程度的还原用户的信息和行为.数据源的来源有用户基本信息、用户内容偏好数据、用户互动数据、用户会话数据、用户其他数据五大类,详见表1.这几类数据被储存到服务器中,数据间是相对独立的,数字图书馆在进行用户画像建设时,要提取这几类数据并实现相对独立系统间的有序整合,呈现出初步的用户画像刻画,然后再通过用户的动态行为数据进行关联,最终得出修正后的用户画像.
2.2 构建用户画像模型
经历用户数据源收集和初步画像步骤后,用户画像模型的构建就可以真正开始了,这是一个比较复杂的和不断完善的过程.构建用户画像模型是通过分析用户日常的阅读行为,为数字图书馆进一步精准信息服务、准确分析用户阅读兴趣和习惯、为读者提供有针对性的个性化信息服务的一种有效措施.因此,数字图书馆需要对用户数据进行分类与聚类的分析整合,对用户阅读行为进行细分,从而勾勒出用户的画像并建立标签体系.
在构建用户画像模型过程中,涉及到复杂的计算方法,主要依靠机器学习来完成.例如,数字图书馆需要对收集而来的用户数据进行底层规整处理,将纷乱复杂无序的大数据转化为维度相同的向量,便于后续的机器计算,接下来,要对整理好的数据进行相似、相反的类别划分,聚类的算法为图书情报常用的计算方法k－means[4],除此之外,数字图书馆对用户画像建构的计算方法还包相似度计算、预测算法、语言处理、数据关联统计算法等.
3 基于用户画像的数字图书馆信息服务模式创新
基于用户画像的构建,数字图书馆在信息服务模式上有所创新,预测用户感兴趣的模块、构建相似资源集,并从实际的反馈结果对信息服务进行评估,创新了数字图书馆信息服务的评价机制.图1是基于用户画像的数字图书馆信息资源推送模式,由图可知,数字图书馆的信息服务和推送服务,紧紧围绕用户画像进行,用户画像库成为数字图书馆信息服务的出发点与落脚点.
3.1 预测用户潜在阅读需求,精准推送信息
基于用户画像视角的数字图书馆信息服务需要提前勾勒出用户画像模型,从中预测用户的潜在阅读需求,进而深度挖掘数据资源,向用户推送他们可能感兴趣的内容,同时,加强信息服务内容的建设,拓展服务内容范围,丰富信息服务方式.具体流程为：第一,用标签标记用户的特征,并提取特征,进行相似的聚类整合.第二,根据用户画像标签,挖掘与用户阅读需求相匹配的数据资源,进行信息的预处理.第三,通过分类、组织、相似性计算元数据,与用户画像需求相匹配,关联信息资源与用户的阅读偏好,进一步实现数字资源推荐服务,为用户制定多样化、个性化的信息资源[6].
3.2 考虑用户动态变化,开展群体服务
数字图书馆通过分析聚类的标签,应用主题描述的方法对标签进行层次分析,全面描述多层次的用户画像,即他们所感兴趣的阅读主题.实际上,在数字图书馆参考用户画像的同时,用户的阅读需求是处于动态变化中的,那么,就需要数字图书馆纳入这种动态变量,对新生成的数据加以实时更新.上述基于用户画像的数字图书馆信息资源推送模式示意图中,用户画像库生成的相似群,即是用户原有的兴趣行为模型所呈现出的动态变化.在此基础上,数字图书馆的信息服务创新表现为关注用户的群体性特征,因为个体的读者用户阅读偏好变化相对明显,而群体用户的变化幅度是相对较小,更有利于图书馆针对用户相似群提供相应的服务.
3.3 关注用户画像与资源模型的匹配度,完善馆藏资源建设
数字图书馆需要将用户画像与馆藏的信息资源进行匹配,首先,数字图书馆要对用户画像进行数据描述,即标签处理；其次,数字图书馆要对馆藏资源进行同样的数据处理,抽取特征标识和语义相关资源信息；最后,将两个数据集进行交互匹配,如上述基于用户画像的数字图书馆信息资源推送模式示意图中,用户相似资源集与主题的匹配,如若匹配成功,则生成群的相似集,数字图书馆通过用户画像建立起来的标签则可映射到主题中,与相似集进行进一步的匹配[7].在此基础上,数字图书馆可精准分析用户的阅读资源和阅读偏好,进而为用户构建特色数据库,加强资源建设力度,提高数字图书馆的核心竞争力.
4 基于用户画像的数字图书馆信息服务完善路径
4.1 挖掘隐性语义模型
数字图书馆在收集数据源时,要注重突破原有的数据库资源模型限制（原有的数据库资源局限于用户的基本信息和内容偏好数据,忽视用户阅读行为所产生的浏览痕迹,即隐性语义）,采用隐性语义进行资源的推荐,形成“用户标签——隐性语义模型——内容标签”的流程,这个模型的优势在于能够充分挖掘隐性语义,即对用户画像的实时计算体现出用户对于发现某一类信息资源的兴趣度（CTR）[8],从而使数字图书馆能够进行精准的信息推送服务.通过挖掘隐性语义来揭示用户画像所体现出的用户兴趣度值,完善数字图书馆信息服务,是一项有效的策略.
4.2 拓展图书馆信息服务内容
基于用户画像的数字图书馆信息服务模式需要图书馆拓展信息服务内容,传统的信息服务内容可被划分为文本、视频、图片、网页等,用户画像的构建充分利用了大数据技术和人工智能技术,这就使人机交互受到了重视,用户画像构建过程中的知识挖掘与呈现,要求数字图书馆基于数据关联和发现的方法来拓展其数据集,如拓展用户行为的数据库、丰富馆藏资源的数量和涉猎学科领域,从而实现用户画像即用户需求与数字图书馆信息服务的连接,提高数字图书馆信息服务的效率.
4.3 监控动态知识流动轨迹
最后,基于用户画像的数字图书馆信息服务,不仅能够为数字图书馆的知识发现服务提供科学的分析资源,还能够形成多种数据规律的揭示手段,例如,数字图书馆可以构建信息资源的关系流动网络图谱,形成面向不同用户的推理图谱,图谱间具有明显的差异特征和推理特征,可以追踪到不同时间、空间下用户留下的多维度阅读轨迹.通过这种动态的用户画像构建过程,可以为数字图书馆信息服务提供实时的演化过程以供参考,使得数字图书馆的信息服务是不断以用户为中心的,随着用户需求的变化而不断完善的.
5 结语
用户画像的构建能够准确地描绘出大数据时代用户的阅读偏好、行为习惯以及属性特征,并将这类规律性的有序信息进行标签化显性处理,深层次挖掘用户画像可以提高数字图书馆的数据价值,提高信息的利用效率.因此,基于用户画像的数字图书馆信息服务模式研究具有重要的现实意义.通过用户画像的描述与标签识别,有利于对数字图书馆服务改善作出精准的判断,为数字图书馆决策的制度提供科学基础,可以说,用户画像的作用体现在数字图书馆服务的方方面面.总之,通过对用户画像的分析与数字图书馆服务信息服务进行研究,使用户特征可视化、生动化,是图书情报领域学术研究的新进展.
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参考文献：
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