精準(zhǔn)服務(wù)需要用戶畫像

精準(zhǔn)服務(wù)需要用戶畫像

互聯(lián)網(wǎng)正深刻地影響著人們的學(xué)習(xí)、生活和工作，每個(gè)“觸網(wǎng)”的人在縱情遨游網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)，也在網(wǎng)絡(luò)中留下大量的個(gè)人“痕跡”。獲取這些“痕跡”，進(jìn)行用戶信息積累，將用戶的屬性、行為和偏好聯(lián)結(jié)起來組合為用戶畫像，可以更好地認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)中的用戶、改善網(wǎng)絡(luò)信息組織、發(fā)現(xiàn)信息傳播規(guī)律、實(shí)施精準(zhǔn)信息服務(wù)，為用戶提供更好的信息服務(wù)體驗(yàn)。基于用戶畫像的智能信息服務(wù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于亞馬遜、京東、阿里、百度、百分點(diǎn)、騰訊等企業(yè)。

用戶畫像指獲取用戶的專業(yè)背景、文化程度、知識(shí)獲取習(xí)慣、興趣偏好、特長(zhǎng)任務(wù)等與用戶需求趨向相關(guān)的信息，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行模型化表示，為用戶制定特定標(biāo)簽。通過分析用戶標(biāo)簽，將具有一定屬性和特征的用戶歸為一類，對(duì)用戶資料進(jìn)行分類、歸納、比較，多維度地構(gòu)建針對(duì)用戶的描述性標(biāo)簽屬性；并按照重要性進(jìn)行排序，將重要、核心、關(guān)鍵、規(guī)模較大的用戶凸顯出來，形成不同的特征用戶群，分辨核心用戶、忠實(shí)用戶、普通用戶、潛在用戶等，準(zhǔn)確地對(duì)用戶進(jìn)行分級(jí)管理，從而掌握不同用戶的特征、偏好和需求，間接地發(fā)現(xiàn)用戶的結(jié)構(gòu)變動(dòng)和信息需求變動(dòng)，用戶畫像便于構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)，進(jìn)行個(gè)性化推薦，幫助實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)。

構(gòu)建用戶畫像，首先要進(jìn)行用戶日志數(shù)據(jù)收集（如服務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、信息獲取數(shù)據(jù)等），既包括靜態(tài)信息數(shù)據(jù)（如性別、年齡、城市、學(xué)歷、職稱、職業(yè)等），又包括動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)（如注冊(cè)、搜索、瀏覽、點(diǎn)擊、跳轉(zhuǎn)、訂單、下載、評(píng)價(jià)等）用戶行為數(shù)據(jù)；其次，進(jìn)行用戶角色和行為屬性特征抽取（包括用戶基礎(chǔ)屬性標(biāo)簽、角色屬性標(biāo)簽、行為屬性標(biāo)簽等），通過對(duì)優(yōu)質(zhì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、清洗、認(rèn)證、管理，記錄用戶行為軌跡及其變化信息，利用文本挖掘、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類算法等大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)事實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行用戶行為建模；最后，通過模型預(yù)測(cè)，對(duì)未來用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，使用戶特征得以可視化、形象化、生動(dòng)化，從而對(duì)用戶作出精準(zhǔn)判斷，為用戶提供全方位、人性化、個(gè)性化的定向優(yōu)質(zhì)服務(wù)，方便用戶間的認(rèn)識(shí)交流，降低甚至避免用戶流失。

開放環(huán)境下，用戶不僅是資源使用者，還是資源的傳播者與創(chuàng)造者。數(shù)字圖書館服務(wù)必須統(tǒng)一認(rèn)證和管理用戶，把握并跟蹤用戶需求變化，基于用戶應(yīng)用場(chǎng)景，將用戶資源與知識(shí)創(chuàng)造相結(jié)合，形成用戶畫像與作者/專家畫像的有效結(jié)合，重新理解用戶、細(xì)分用戶，從多維度認(rèn)識(shí)用戶的自然屬性、社交屬性、興趣屬性和能力屬性，在用戶的知識(shí)創(chuàng)造過程中強(qiáng)化精準(zhǔn)服務(wù)，不辱使命，無愧初心。

曾建勛