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    基于用戶畫像的圖書精準推薦服務(wù)

    2020-03-28 02:30:05徐傲雪
    文教資料 2020年35期
    關(guān)鍵詞:用戶畫像大數(shù)據(jù)

    徐傲雪

    摘? ?要: 新冠肺炎疫情防控期間,基于用戶畫像的圖書精準推薦服務(wù),有利于提高服務(wù)質(zhì)量,優(yōu)化運營管理,進一步培養(yǎng)用戶閱讀興趣,具有極高的社會效益和經(jīng)濟效益。本文分析了圖書用戶畫像的構(gòu)建方法,以及如何應(yīng)用于圖書精準推薦服務(wù),以為相關(guān)工作的開展帶來一些啟示意義。

    關(guān)鍵詞: 用戶畫像? ?圖書推薦? ?大數(shù)據(jù)

    一、引言

    互聯(lián)網(wǎng)時代,信息不再是稀缺資源,人們利用搜索引擎,可以在短時間內(nèi)獲取海量信息。但伴隨著網(wǎng)民數(shù)量的增多,互聯(lián)網(wǎng)在日常生活中不斷深入,互聯(lián)網(wǎng)上各類廣告信息、垃圾信息逐漸泛濫,人們通過搜索引擎雖然可以輕松獲取大量信息,但其中夾雜著大量無效信息,真正對用戶有價值的信息寥寥無幾,也就是說傳統(tǒng)搜索引擎技術(shù)效率低下,遇到瓶頸。面對這樣的困境,基于大數(shù)據(jù)的精準推薦服務(wù)應(yīng)運而生。精準推薦服務(wù)將對用戶過往使用搜索引擎的行為、習慣、興趣愛好進行挖掘、整理和分析,從中總結(jié)用戶特點,形成用戶畫像,基于用戶畫像對用戶進行相關(guān)信息的推薦,提高用戶信息搜索的匹配度,提高用戶搜索的效率和準確性。

    基于用戶畫像的精準推薦服務(wù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用廣泛,最早使用精準推薦服務(wù)的是各類電商網(wǎng)站,通過收集用戶的商品瀏覽信息、購買信息、收藏信息等數(shù)據(jù),總結(jié)出用戶喜好,對用戶進行商品推薦,以進一步提高用戶對電商網(wǎng)站的使用率和購買率。隨后,精準推薦服務(wù)被運用于新聞網(wǎng)站、娛樂網(wǎng)站、社交網(wǎng)站,今日頭條、抖音等新興社交App是精準推薦服務(wù)應(yīng)用的典型代表,通過分析用戶以往的瀏覽數(shù)據(jù)、點贊數(shù)據(jù)、留言數(shù)據(jù)等信息,為用戶源源不斷地推送合乎用戶畫像的新內(nèi)容,從而實現(xiàn)用戶積累??梢哉f,當今時代,用戶數(shù)據(jù)、用戶畫像的價值已經(jīng)被發(fā)掘得淋漓盡致,基于用戶畫像的精準推薦服務(wù)涵蓋生活的方方面面,基于用戶畫像的精準推薦服務(wù)成為當今互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最核心的技術(shù)之一。

    然而,在圖書信息系統(tǒng)領(lǐng)域,基于用戶畫像的精準推薦服務(wù)的應(yīng)用并不是十分廣泛。一方面,圖書館等機構(gòu)每年耗費大量資金、資源購買新書、維護圖書,但傳統(tǒng)宣傳渠道效率低下、精準度差,圖書資源的利用率仍有待提高。另一方面,目前傳統(tǒng)的圖書檢索系統(tǒng)只能通過關(guān)鍵詞搜索圖書,用戶在使用過程中往往需要花費較長時間篩選,才能準確找到相關(guān)書籍,面臨用戶體驗差、效率低下的問題。在以往經(jīng)營過程中,圖書館已經(jīng)積累了大量的讀者和圖書借閱、瀏覽記錄,這部分數(shù)據(jù)可以幫助圖書館構(gòu)建用戶畫像、分析用戶行為,具有極高的利用價值。目前這部分數(shù)據(jù)的開發(fā)、利用程度并不高。如果能夠充分利用用戶數(shù)據(jù),基于用戶畫像開展圖書精準推薦服務(wù),那么一方面可以幫助圖書館提高服務(wù)質(zhì)量,進一步激發(fā)和培養(yǎng)用戶對于閱讀的興趣,另一方面可以提高圖書資源的利用率,實現(xiàn)降本增效。因此,基于用戶畫像的圖書精準推薦服務(wù)具有極高的社會效益和經(jīng)濟效益。新冠疫情防控時期,作為大量師生讀者聚集的場所,高校圖書館的疫情防控任務(wù)刻不容緩,既要減少人與人之間的接觸,又要推廣圖書資源提高服務(wù)質(zhì)量。如何直接通過用戶數(shù)據(jù)的處理達到圖書精準推薦尤為重要。

    二、現(xiàn)有的圖書推薦模式

    圖書推薦并不是一個新鮮名詞,具有較長的發(fā)展歷史。目前圖書推薦模式主要分為兩種:一種是“無差異圖書推薦”,常見形式包括“新書推薦”“借閱排行”“熱門推薦”“每周推薦”等。這類推薦模式對所有用戶的推薦內(nèi)容都是一致的、無差異的,與用戶行為無直接關(guān)聯(lián)。這種圖書推薦模式的優(yōu)點是簡單易行,運營人員只需要編輯一個網(wǎng)頁或者一條信息,推送給用戶即可,而且具有一定的普適性,推薦圖書大多經(jīng)典或者熱門,足以滿足用戶的一般性需求。

    “無差異圖書推薦”的弊端顯而易見,就是為所有用戶推薦的內(nèi)容是相同的,無法滿足用戶的個性化需求。伴隨著大數(shù)據(jù)和用戶畫像技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,“差異化圖書推薦”逐漸興起,通過挖掘和分析用戶行為,描繪用戶畫像,預測用戶喜好,對用戶進行個性化的圖書推薦?!安町惢瘓D書推薦”可以分為“個性化用戶推薦”和“群體化用戶推薦”。其中,“個性化用戶推薦”以某一個體用戶為單位,通過挖掘、分析該用戶的行為進行圖書資源的匹配和推薦?!叭后w化用戶推薦”以某一群體為單位,挖掘、分析該用戶群體的行為習慣,進行圖書資源的匹配和推薦。“差異化圖書推薦”的常見形式包括“猜你喜歡”“根據(jù)瀏覽記錄推薦”“根據(jù)收藏記錄推薦”等。與傳統(tǒng)“無差異圖書推薦”模式相比,“差異化圖書推薦”的優(yōu)勢是進一步提升圖書資源與用戶需求的匹配度和匹配效率,提升用戶體驗,但“差異化圖書推薦”需要進行用戶畫像的構(gòu)建和圖書推薦系統(tǒng)的開發(fā),無疑需要更高的技術(shù)要求和成本投入。

    數(shù)據(jù)化時代,用戶在使用圖書資源的各個環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生數(shù)據(jù),因此用戶不再是過去單純的資源使用者,更是資源創(chuàng)造者。如何在用戶產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)資源中發(fā)掘價值、創(chuàng)造價值,更好地為用戶服務(wù),是當下需要解決的問題。通過挖掘用戶在利用圖書資源過程中的各種行為,構(gòu)建用戶畫像,對用戶的潛在需求進行預測,形成圖書精準推薦服務(wù),正是利用數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)變革的典型應(yīng)用。

    三、圖書用戶畫像及其構(gòu)建

    1.用戶畫像的相關(guān)概念

    用戶畫像這一概念來自互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),最早由美國軟件設(shè)計師Alan Cooper提出。Alan Cooper認為,用戶畫像是對于用戶特征的一種虛擬描繪,方式是通過該用戶的真實數(shù)據(jù)構(gòu)建模型。早期,用戶畫像的構(gòu)建還需要借助問卷調(diào)研等形式完成,隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起,如今越來越多的用戶畫像構(gòu)建通過互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行,并將其分為兩個層次:第一層是指用戶的靜態(tài)畫像,或者稱為用戶屬性畫像,主要包括用戶的年齡、性別、住址、家庭狀況、專長、興趣愛好、文化程度等;第二層是用戶的動態(tài)畫像,或者稱為用戶行為畫像,主要收集用戶的動態(tài)行為數(shù)據(jù),例如用戶的點擊、瀏覽、購買、頁面停留時長等信息。

    用戶畫像的一大特征是具有非常強的更新和迭代性,一方面隨著時間的變化,用戶的動態(tài)行為將發(fā)生變化,引發(fā)用戶畫像的改變,另一方面同一個用戶在某一領(lǐng)域形成的畫像,換成另一個領(lǐng)域可能無法適用,因此,用戶畫像絕非一蹴而就,需要根據(jù)用戶行為的變化實時更新和迭代,并對其相應(yīng)的服務(wù)進行調(diào)整。用戶畫像的另一大特征是具有一定的知識性,也就是說用戶產(chǎn)生的大量行為數(shù)據(jù)往往隱藏一些知識和經(jīng)驗,如果對其總結(jié)和歸納,就形成有價值的信息。

    一般而言,用戶畫像的構(gòu)建需要以下幾個流程:第一步是用戶數(shù)據(jù)的收集,其中,用戶的靜態(tài)數(shù)據(jù),可以通過用戶注冊的形式獲取,用戶的動態(tài)數(shù)據(jù),則可以通過系統(tǒng)日志的形式獲取。第二步是數(shù)據(jù)的預處理,因為采集而來的原始數(shù)據(jù)中往往夾雜大量錯誤、異常、多余數(shù)據(jù),無法直接使用,因此需要對數(shù)據(jù)進行清洗和處理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化,從而用于建模。第三步是建模,根據(jù)業(yè)務(wù)需求,確定用戶畫像模型中的各個維度及權(quán)重,從而構(gòu)建符合業(yè)務(wù)需求的算法模型。第四部是用戶畫像的形成,在完成用戶數(shù)據(jù)的收集、處理、建模之后,最終輸出用戶畫像,并在后續(xù)持續(xù)輸入用戶數(shù)據(jù),更新用戶畫像。

    2.圖書用戶畫像的構(gòu)建

    (1)數(shù)據(jù)收集

    由于用戶畫像有兩個層次:靜態(tài)畫像和動態(tài)畫像。數(shù)據(jù)收集分為兩部分:靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。其中,靜態(tài)數(shù)據(jù)可以分為兩部分:讀者信息和書籍信息。讀者信息包括以下內(nèi)容:姓名、性別、年齡、文化程度、專業(yè)、所在城市、興趣愛好,這部分信息往往可以在用戶注冊過程中獲取。書籍信息包括以下內(nèi)容:圖書名、作者、主題詞、出版社、叢書名、ISBN、ISSN、ISRC、索書號、MARC號等。動態(tài)數(shù)據(jù)包括用戶借閱記錄、用戶檢索記錄、用戶瀏覽記錄、用戶的操作記錄和用戶反饋信息四部分。其中,用戶借閱記錄包括用戶所借圖書信息、借閱時長、是否續(xù)借,可以根據(jù)借閱時長和是否續(xù)借判斷用戶對于這本書的喜好程度高低。用戶檢索記錄包括用戶檢索詞和用戶檢索時長,通過對檢索詞詞頻的統(tǒng)計和用戶檢索時長的統(tǒng)計,可以對用戶感興趣的檢索詞及內(nèi)容進行排行。用戶瀏覽記錄主要包括用戶的瀏覽頁面、跳轉(zhuǎn)頁面、瀏覽時長和點擊次數(shù),可以推斷出用戶感興趣的頁面及內(nèi)容。用戶的操作記錄包括用戶的關(guān)注記錄、分享記錄、預約記錄、收藏記錄、是否感興趣記錄等信息,通過用戶的操作判斷用戶喜好。用戶反饋信息主要包括用戶好(差)評記錄、評論記錄、反饋時間和反饋內(nèi)容等,根據(jù)用戶的直接反饋判斷用戶的喜好及需求。

    (2)數(shù)據(jù)預處理

    初步收集來的用戶數(shù)據(jù)往往摻雜大量異常、重復、殘缺、多余數(shù)據(jù),不能直接用于建模,因此需要對數(shù)據(jù)進行清洗和處理,使數(shù)據(jù)滿足后續(xù)用戶畫像建模的需求,在此以用戶借閱記錄信息為例。

    圖書借閱具有一定的不確定性,用戶借閱圖書的時候,往往會出現(xiàn)以下典型情況:用戶對于自身需求并不明確,在瀏覽圖書時往往會隨機借閱一些書籍,在后續(xù)閱讀過程中發(fā)現(xiàn)對這本書并不感興趣,讀了幾頁內(nèi)容便不再閱讀。單純從數(shù)據(jù)角度來看,用戶借閱了這本書,產(chǎn)生了借閱記錄數(shù)據(jù),就表示他對此類書籍有興趣,實際上恰恰相反。這一類借閱記錄信息對于用戶畫像的準確性造成了一定的干擾,在數(shù)據(jù)處理的時候需要將其剔除。對此,筆者建議可以對用戶的借閱時長進行設(shè)定,借閱時長小于24小時的借閱行為,很有可能是用戶隨機借閱了某本書籍之后,發(fā)現(xiàn)內(nèi)容不感興趣,立即歸還,這類借閱記錄數(shù)據(jù)可以被歸類為異常數(shù)據(jù)而刪除,不會在后續(xù)的用戶畫像構(gòu)建中采用。

    (3)圖書用戶畫像模型構(gòu)建

    圖書用戶畫像模型的構(gòu)建需要解決兩方面問題:一是一個完整的圖書用戶畫像應(yīng)該包含哪些維度,二是各個維度之間的權(quán)重應(yīng)該如何決定。

    基于對電商、社交App等行業(yè)用戶畫像模型的研究和觀察,筆者建議,圖書用戶畫像模型的構(gòu)建應(yīng)該包括以下幾個維度:自然屬性維度、興趣屬性維度、社交屬性維度和價值屬性維度。

    自然屬性對應(yīng)的是讀者的靜態(tài)數(shù)據(jù),包括讀者的姓名、性別、年齡、文化程度、專業(yè)、所在城市、興趣愛好等信息,通過自然屬性可以勾畫出一名用戶最基本的畫像輪廓。

    興趣屬性對應(yīng)的是讀者的借閱數(shù)據(jù)、檢索數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)等,根據(jù)這些數(shù)據(jù)可以描繪出讀者感興趣的圖書類型,對讀者進行圖書推薦。

    社交屬性對應(yīng)的是讀者的一些交互行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),例如讀者的收藏、評論、分享等數(shù)據(jù)。通過分享、評論等社交行為,可以找到圖書偏好相類似的讀者,形成興趣群體,以群體為單位挖掘圖書偏好,進行圖書推薦。

    價值屬性對應(yīng)用戶的反饋信息,因為有些用戶對于圖書信息系統(tǒng)的使用不僅僅是借閱、瀏覽,可能喜歡表達對于圖書的觀點,反饋對于圖書服務(wù)的意見,這類行為是用戶主動參與圖書信息系統(tǒng)的表現(xiàn)。對于用戶價值屬性的描述,一方面有利于進一步挖掘用戶感興趣的專業(yè)和方向,另一方面可以幫助圖書館進一步提高服務(wù)質(zhì)量和運營效率。

    上述四大維度在圖書用戶畫像中的權(quán)重應(yīng)有所不同,權(quán)重越大,意味著對用戶畫像的影響程度就越高,具體的權(quán)重設(shè)置可以根據(jù)不同機構(gòu)的具體業(yè)務(wù)需求而有所不同,但在圖書用戶畫像中,興趣屬性最能體現(xiàn)用戶需求的最直觀表現(xiàn),因此權(quán)重應(yīng)占據(jù)最核心的位置,其他屬性處于輔助位置,四者之間相互影響。

    四、圖書精準推薦服務(wù)方法

    構(gòu)建完成圖書用戶畫像,需要將圖書用戶畫像與圖書資源進行匹配,實現(xiàn)圖書精準推薦。目前主流的推薦方式包括協(xié)同過濾推薦、基于內(nèi)容推薦、基于知識推薦和混合推薦。

    1.協(xié)同過濾推薦

    現(xiàn)實中,不知道讀什么書的時候,往往更傾向于詢問一個與自己興趣愛好類似的朋友,聽聽他的推薦,正是協(xié)同過濾推薦方法的基本邏輯。因此,在獲得某用戶的用戶畫像之后,需要將他與畫像類似的讀者像匹配,然后將這部分類似讀者借閱頻率高、評價高的圖書推薦給該用戶。對于圖書信息系統(tǒng)而言,首先要將目標用戶的用戶畫像進行量化,然后根據(jù)量化結(jié)果,列出與目標用戶畫像相似度最高的5名讀者,獲取他們的借閱書單,再根據(jù)目標用戶的興趣屬性,對借閱書單進行篩選,并根據(jù)借閱次數(shù)進行排序,剔除目標用戶已經(jīng)借閱過的書籍,最終形成精準的圖書推薦書目。

    對于沒有借閱記錄的新用戶、沒有被翻閱過的新書籍,協(xié)同過濾推薦方法往往無法做出推薦,這也是該方法的主要缺陷。

    2.基于內(nèi)容推薦

    基于內(nèi)容推薦方法,是根據(jù)用戶的歷史動態(tài)信息,為用戶推薦與過去借閱、檢索、瀏覽書籍相類似的其他書籍。例如,目標讀者喜歡讀《明朝那些事兒》《萬歷十五年》等關(guān)于明朝歷史的書籍,基于這樣的內(nèi)容判斷,系統(tǒng)就會為用戶推薦以“明朝”“中國歷史”為標簽的書籍;如果用戶喜歡讀《爆款文案》《文案創(chuàng)作完全手冊》等講述文案寫作的書籍,那么系統(tǒng)就會為用戶推薦以“文案”“廣告學”“寫作”為標簽的書籍。

    基于內(nèi)容推薦方法的實現(xiàn),一方面是通過用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像,以此代表用戶的行為偏好,另一方面是通過分析提取圖書的內(nèi)容特征,建立圖書的物品畫像,然后對比用戶畫像和物品畫像的相似度,從而進行匹配。

    基于內(nèi)容推薦方法可以避免協(xié)同過濾推薦存在的無法推薦新書的問題,這種推薦方法有缺點:一是需要建立物品畫像,圖書內(nèi)容往往比較復雜,物品畫像的構(gòu)建工作龐大、效率低,并且會面臨不夠準確的問題;二是基于內(nèi)容推薦方法推薦的都是用戶感興趣的內(nèi)容,無法激發(fā)用戶新的興趣方向。

    3.基于知識推薦

    在現(xiàn)實中,給一名用戶推薦最合適的商品,最簡單的方法是直接問用戶的需求,這便是基于知識推薦方法的邏輯所在,通過交互、會話等方式推理出用戶的需求,進行圖書資源的匹配。

    例如,目標用戶最初以“文案寫作書籍”為需求進行搜索,圖書信息系統(tǒng)會根據(jù)這一偏好提供一組書目,目標用戶看后,將需求修改為“快消品相關(guān)的文案寫作書籍”,系統(tǒng)對此作出推薦書目的調(diào)整。通過用戶與系統(tǒng)之間的交互,用戶不斷完善自己提出的需求,最終需求可能為“近3年出版、快消品、評分8分以上、文案寫作書籍”,系統(tǒng)需要根據(jù)用戶需求的變化不斷推導出用戶需要的圖書。

    基于知識推薦方法的優(yōu)勢是不依賴用戶數(shù)據(jù)和用戶畫像也可以做到圖書精準推薦,但是缺陷顯而易見?;谥R推薦方法往往涉及比較專業(yè)的知識領(lǐng)域,需要根據(jù)用戶的提問推導出相應(yīng)的推薦書目,因此知識的定義和獲取比較難。

    4.混合推薦方法

    所謂混合推薦方法,就是將上述推薦方法進行融合,充分利用用戶畫像、物品畫像、知識模型、群體信息等數(shù)據(jù),吸收各種推薦方法的長處,避免各自的缺陷,達到更精準的推薦效果。

    五、結(jié)語

    利用數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)變革是大數(shù)據(jù)最主要的應(yīng)用價值,圖書領(lǐng)域也不例外。作為大量師生讀者聚集的高校圖書館,持續(xù)做好疫情防控工作,排除防疫漏洞,克服麻痹、厭戰(zhàn)、僥幸等心態(tài),防范疫情“此伏彼起”是重要課題?;谟脩舢嬒竦膱D書精準推薦服務(wù),有利于圖書館疫情防控工作,提高服務(wù)質(zhì)量,優(yōu)化運營管理,進一步激發(fā)用戶對于閱讀的興趣,具有極高的社會效益和經(jīng)濟效益。本文對圖書用戶畫像的構(gòu)建方法進行闡述,并對目前主流的圖書精準推薦方法進行分析,以對基于用戶畫像的圖書精準推薦服務(wù)的實踐有所啟發(fā)。正如文中所說,用戶畫像的最大特點是更新和迭代性,基于用戶畫像的圖書精準推送服務(wù)研究并非一蹴而就,未來需要更多的探索和研究,進一步增強圖書推薦的效果,更好地為廣大讀者服務(wù)。

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