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    高校科研用戶畫像特征分析及案例研究

    2020-07-23 06:38:02胡振寧龐弘燊
    圖書館理論與實(shí)踐 2020年4期
    關(guān)鍵詞:特征用戶信息

    王 英,胡振寧,楊 巍,龐弘燊

    (深圳大學(xué)圖書館)

    1 科研用戶畫像研究概述

    1.1 科研用戶特征研究的現(xiàn)狀和不足

    國(guó)外圖書館界學(xué)者關(guān)于科研用戶特征的研究主要集中于用戶對(duì)資源的訪問及獲取、各類信息行為等方面,多采用訪談?wù){(diào)查與實(shí)踐相結(jié)合的研究方式。如,在資源獲取方面,Hayman通過訪談得知讀者最關(guān)注的是專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)全文獲取的便捷性;[1]在需求發(fā)現(xiàn)方面,Guo等通過研究提出瀏覽行為分析需求發(fā)現(xiàn)模型;[2]在查詢行為方面,通過對(duì)高校研究人員資源類型偏好、信息搜尋行為方式的調(diào)查,提出改善圖書館服務(wù)和技術(shù)等建議。此外還包括對(duì)數(shù)字行為、共享行為及影響因素、信息行為、學(xué)術(shù)行為等方面的研究。

    國(guó)內(nèi)同行同樣重視收集用戶需求、分析其行為偏好,部分學(xué)者面向讀者群體進(jìn)行普遍信息行為特征研究。如,調(diào)查用戶需求并提出發(fā)展建議[3]、分析學(xué)術(shù)信息獲取偏好的影響因素[4]、構(gòu)建移動(dòng)圖書館用戶偏好模型[5]、基于偏好算法改善圖書館檢索系統(tǒng)等。[6]還有部分學(xué)者面向科研用戶進(jìn)行科研信息獲取行為的各種專題研究。如,在行為特征方面,董欲超等采用自制科研人員信息量表調(diào)查不同級(jí)別項(xiàng)目中科研人員信息查詢行為特征及差異性;[7]在需求模型方面,王欣等從知識(shí)需求的獨(dú)特性和狀態(tài)多變性角度出發(fā),構(gòu)建隱式+顯式的科研用戶興趣模型,探究科研用戶知識(shí)推送服務(wù)模式;[8]在技術(shù)方法與實(shí)證方面,肖詩(shī)伯等通過分析科研用戶的各類特征,改進(jìn)文獻(xiàn)推薦算法,并實(shí)證文獻(xiàn)推薦精準(zhǔn)度的提高;[9]沙勇忠等分析特定科研機(jī)構(gòu)的Web日志,揭示科研人員重要的網(wǎng)絡(luò)信息行為特征。[10]

    總的來說,圖書館界對(duì)用戶行為特征和偏好的理論與實(shí)踐探索已較為豐富,對(duì)構(gòu)建用戶畫像無疑具有很好的借鑒作用,但現(xiàn)有研究也存在不足。如,訪談?wù){(diào)查和問卷調(diào)查偏多,存在一定的主觀性;研究?jī)?nèi)容集中于資源獲取、需求、偏好等方面,對(duì)一些客觀特征及網(wǎng)絡(luò)行為特征的揭示不夠全面;對(duì)用戶屬性特征的展示方式不夠直觀,用戶變化的動(dòng)態(tài)性也未能充分表達(dá)。

    1.2 用戶畫像技術(shù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀

    用戶畫像借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和大數(shù)據(jù)方法,能夠捕捉用戶的“數(shù)據(jù)足跡”,對(duì)用戶屬性和行為特征的揭示更加全面和客觀,展示方式更為新穎獨(dú)特,廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品推薦和市場(chǎng)營(yíng)銷。國(guó)外圖書館界在用戶研究中較早引入了用戶畫像的概念和方法,國(guó)內(nèi)同行則在近三年以用戶畫像為熱點(diǎn)展開多方面的理論和實(shí)踐研究。

    在理論研究方面,國(guó)內(nèi)外研究都集中于用戶畫像的概念、構(gòu)成要素、模型及構(gòu)建方法。最早提出用戶畫像概念的是交互設(shè)計(jì)之父Cooper,他將用戶畫像定義為基于用戶真實(shí)數(shù)據(jù)的虛擬代表。Guimaraes等認(rèn)為,用戶畫像的構(gòu)成要素包括用戶的基本素養(yǎng)、文化水平、社會(huì)背景、社交情況、工作情況、交通情況、可支配時(shí)間等;[11]曾建勛指出,用戶畫像既包括學(xué)歷、職稱、職業(yè)等靜態(tài)信息,也包括搜索、瀏覽、點(diǎn)擊等用戶行為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),并特別強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)服務(wù)需要用戶畫像。[12]國(guó)內(nèi)外學(xué)者根據(jù)對(duì)用戶畫像的理解和實(shí)踐探索,提出了不同的模型構(gòu)建方法。Henczel提出,需求征集、數(shù)據(jù)采集與識(shí)別、問卷調(diào)查與訪談、初步成像、評(píng)估測(cè)試、動(dòng)態(tài)反饋六階段來構(gòu)建和持續(xù)維護(hù)用戶畫像的方法;[13]許鵬程等認(rèn)為,通過從用戶多數(shù)據(jù)源中提取用戶標(biāo)簽的形式來進(jìn)行用戶畫像,是構(gòu)建用戶畫像模型的核心,并從用戶的自然維度、興趣維度、社交維度構(gòu)建三維多級(jí)用戶標(biāo)簽體系;[14]高廣尚對(duì)用戶畫像的七種構(gòu)建方法進(jìn)行了綜述,并從邏輯思路、性能特點(diǎn)、局限性三個(gè)方面對(duì)用戶畫像構(gòu)建方法進(jìn)行了詳細(xì)的比較分析。[15]

    在實(shí)踐應(yīng)用方面,基于用戶畫像的圖書及資源個(gè)性化推薦在國(guó)內(nèi)成為熱門的探索方向,并取得了實(shí)際效果。如,國(guó)家圖書館通過用戶畫像和資源畫像構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),[16]在特定讀者群和資源群內(nèi)實(shí)現(xiàn)“以書找人、以人找書”。在科研學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)服務(wù)方面,謝靖等采集科研用戶的基本屬性信息、行為日志信息、發(fā)表文獻(xiàn)信息和社交活動(dòng)信息,建立科研用戶數(shù)據(jù)組織架構(gòu),通過構(gòu)建用戶畫像和資源內(nèi)容畫像,將分類一致、標(biāo)簽匹配度最高的內(nèi)容推薦給用戶,從而實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化資訊推薦服務(wù)。[17]國(guó)外研究者同樣把用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于信息推薦[18]或信息過濾[19]等方面。用戶畫像在應(yīng)用過程中也存在難點(diǎn)問題,國(guó)外學(xué)者Nasraoui等提出用戶偏好演變是觀測(cè)難點(diǎn),用戶畫像模型改進(jìn)的重點(diǎn)是不斷增加或完善標(biāo)簽項(xiàng)以提升畫像表達(dá)動(dòng)態(tài)性的能力。[20]

    綜上所述,用戶畫像作為一種較為成熟的技術(shù)和方法,應(yīng)更深入地應(yīng)用于圖書館對(duì)科研用戶的研究和服務(wù)中。本文從高校科研用戶的具體科研活動(dòng)入手,全面總結(jié)科研用戶畫像涉及的各類特征,分析各類特征的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)特點(diǎn)。同時(shí)以高??蒲腥藛T為研究對(duì)象,通過相關(guān)算法分析識(shí)別用戶特征,摹繪可視化的用戶畫像,為圖書館改進(jìn)服務(wù)策略,實(shí)現(xiàn)有效精準(zhǔn)的智慧化科研知識(shí)服務(wù)提供一定的參考。

    2 高校科研用戶畫像特征分析

    2.1 高??蒲腥藛T的科研活動(dòng)

    科研用戶是高??蒲袆?chuàng)造力的來源,研究科研用戶畫像的特征必須圍繞科研活動(dòng)的全過程??蒲谢顒?dòng)主要包括科研管理活動(dòng)和具體科研工作(見圖1)??蒲泄芾砘顒?dòng)一般由具有高學(xué)術(shù)水平的科研人員來領(lǐng)導(dǎo)和組織,包括對(duì)科研人員的指導(dǎo)、交流、評(píng)估和激勵(lì)等,是實(shí)施科研工作的根本保證。具體科研工作包括知識(shí)積累、科研立項(xiàng)、實(shí)驗(yàn)或調(diào)研、成果形成、成果發(fā)布和保存等環(huán)節(jié)。在科研過程中,時(shí)刻伴隨著科研人員的各類需求,如開放獲取需求、課題查新需求、學(xué)術(shù)交流需求、學(xué)術(shù)價(jià)值評(píng)價(jià)需求等,這些主觀上的需求體現(xiàn)在科研人員圍繞科研所做的具體活動(dòng)和行為上,如查詢信息行為、索取文獻(xiàn)行為、網(wǎng)絡(luò)交流行為、課題申報(bào)行為、發(fā)表文獻(xiàn)行為等。因此,對(duì)科研全過程相關(guān)行為及需求進(jìn)行收集、整理、研究并摹繪成用戶畫像,有利于圖書館及其他科研服務(wù)機(jī)構(gòu)識(shí)別科研用戶的需求、預(yù)測(cè)主客觀因素的變化,有利于實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、專業(yè)化、精準(zhǔn)化的科研知識(shí)服務(wù)。

    2.2 高??蒲杏脩舢嬒駥傩蕴卣骱蛿?shù)據(jù)來源

    科研用戶畫像的特征隨科研工作和客觀信息環(huán)境的變動(dòng)而變化。本文從高??蒲谢顒?dòng)的一般規(guī)律以及科研用戶的個(gè)人屬性、行為屬性和數(shù)據(jù)屬性等因素考慮,認(rèn)為高??蒲杏脩舢嬒裉卣骶唧w分為五個(gè)方面,即一般特征、角色特征、網(wǎng)絡(luò)行為特征、科研實(shí)地活動(dòng)特征、科研數(shù)據(jù)特征。這五大特征可細(xì)分為12項(xiàng)要素(見表1),共同組成科研用戶畫像。

    圖1 高??蒲腥藛T的科研活動(dòng)過程及需求

    表1 高校科研用戶畫像的屬性、特征和數(shù)據(jù)來源

    科研用戶的特征兼具靜態(tài)性和動(dòng)態(tài)性。靜態(tài)性是指在某一時(shí)間節(jié)點(diǎn),我們可以較為準(zhǔn)確地獲得某個(gè)科研用戶以上五項(xiàng)特征的完整數(shù)據(jù),并摹繪出一幅科研用戶的靜態(tài)圖像。靜態(tài)性是相對(duì)的,而用戶的動(dòng)態(tài)變化是絕對(duì)的,各項(xiàng)特征都有可能發(fā)生改變。在一般特征上,研究成果直接展現(xiàn)科研能力及科研狀態(tài),研究方向會(huì)隨著科研用戶日積月累的科研綜合素質(zhì)的提升而擴(kuò)展或深入;當(dāng)角色轉(zhuǎn)變時(shí),其所關(guān)聯(lián)的科研任務(wù)及管理活動(dòng)也隨著相應(yīng)變動(dòng),還有可能同時(shí)承擔(dān)兩個(gè)以上的科研角色;隨著個(gè)人素質(zhì)能力提升或研究深入,網(wǎng)絡(luò)行為特征中的瀏覽、共享、收藏、評(píng)論反饋、訪問、查詢、咨詢、學(xué)習(xí)等行為亦會(huì)變動(dòng)或優(yōu)化;科研實(shí)地活動(dòng)特征中的團(tuán)隊(duì)內(nèi)部交流、學(xué)習(xí)、閱讀、會(huì)議參與、知識(shí)咨詢、經(jīng)驗(yàn)分享、科研空間位置等會(huì)受技術(shù)及方法創(chuàng)新優(yōu)化的影響,其方式或流程會(huì)發(fā)生改變;科研數(shù)據(jù)特征會(huì)隨著科研進(jìn)展和成果發(fā)布而產(chǎn)生較大的變化??傊芯坑脩籼卣鞅仨氉粉櫽脩魟?dòng)態(tài)的、關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)和研究過程,甄別全過程的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),從而有效預(yù)測(cè)用戶的動(dòng)態(tài)需求。

    用戶畫像是用戶特征的直觀表達(dá),“像不像”取決于用戶特征數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。為保證信息的真實(shí)性,應(yīng)以用戶所屬單位的官方網(wǎng)站和科研成果數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),對(duì)各種數(shù)據(jù)來源進(jìn)行判斷,形成可信信息來源庫(kù)。為提高信息的完整性,應(yīng)多渠道、全方位、多層次地獲取碎片式的動(dòng)態(tài)化特征信息,并結(jié)合客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析甄別。各類數(shù)據(jù)源可互相補(bǔ)充、關(guān)聯(lián),形成數(shù)據(jù)鏈條,佐證數(shù)據(jù)的真實(shí)有效性。

    2.3 科研用戶畫像的數(shù)據(jù)特性

    科研用戶畫像建立在數(shù)據(jù)及用戶特征的基礎(chǔ)上,構(gòu)建科研用戶畫像的數(shù)據(jù)特性體現(xiàn)為科學(xué)性、全面性、融合性和實(shí)時(shí)性??茖W(xué)性代表著科研用戶的客觀特點(diǎn),畫像模型相關(guān)特征標(biāo)簽源于與科研用戶工作密切相關(guān)的渠道,且為非主觀者提供的可公開、客觀的數(shù)據(jù)。因此,以密切程度與客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),挖掘分析出的各類特征具備客觀科學(xué)性。在全面性上,與科研活動(dòng)相關(guān)的渠道皆可劃入收集監(jiān)測(cè)范圍,且表現(xiàn)為科研工作的全過程,數(shù)據(jù)及特征范圍皆具備全面性。在融合性上,多個(gè)特征對(duì)應(yīng)多個(gè)數(shù)據(jù)來源,在多源數(shù)據(jù)的融合中面臨數(shù)據(jù)異構(gòu)問題,且各類特征具備不同動(dòng)靜屬性,因此注重?cái)?shù)據(jù)融合、屬性融合,并對(duì)應(yīng)需求的融合,更加體現(xiàn)用戶畫像模型的融合性。在實(shí)時(shí)性上,由于科研用戶的科研過程是一個(gè)動(dòng)態(tài)發(fā)展的過程,其科研特點(diǎn)和科研活動(dòng)中的各類屬性都會(huì)因客觀的科研環(huán)境以及個(gè)人主觀的科研活動(dòng)而變化,因此在用戶畫像數(shù)據(jù)的獲取上,需要實(shí)時(shí)獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    3 構(gòu)建科研用戶畫像的技術(shù)思路和實(shí)踐探索

    3.1 高??蒲杏脩舢嬒瘾@取模式框架

    高??蒲杏脩舢嬒竦臄?shù)據(jù)以具體系統(tǒng)、人員及因特網(wǎng)為數(shù)據(jù)研判來源,采取動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)以收集更新的特征信息。在具體特征信息處理后,析出科研用戶個(gè)性化特征標(biāo)簽集,并據(jù)此實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效的科研服務(wù)。由圖2可知,高??蒲杏脩舢嬒瘾@取模式框架主要由數(shù)據(jù)來源模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、特征匹配模塊和可視化模塊組成。在數(shù)據(jù)來源模塊中,通過對(duì)所屬單位、圖書館和因特網(wǎng)所關(guān)聯(lián)的信息源采取動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘或人員訪談來收集原始數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)解析處理模塊中,對(duì)主要的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)如Web網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、訪談人員得到的文本數(shù)據(jù)或其他異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,其過程包括對(duì)原始數(shù)據(jù)的信息抽取、分詞及文檔融合。在特征匹配模塊中,科研用戶畫像特征庫(kù)根據(jù)五大特征,建立特征詞庫(kù),并將解析完成的文本與建立好的特征詞庫(kù)進(jìn)行匹配,得到科研用戶畫像特征集。在可視化模塊,利用可視化技術(shù)如標(biāo)簽云將科研用戶畫像的特征集標(biāo)準(zhǔn)地表示為標(biāo)簽云圖或科研用戶的具體畫像特征集合表,實(shí)現(xiàn)可視化。最后根據(jù)可視化結(jié)果,提供具有針對(duì)性的精準(zhǔn)化的科研知識(shí)服務(wù)決策。

    3.2 用戶畫像數(shù)據(jù)的獲取和分析

    科研用戶畫像的特征數(shù)據(jù)主要呈現(xiàn)在因特網(wǎng)上,但獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)需要技術(shù)支撐。目前,網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)在Web文本挖掘分析方法中的應(yīng)用最為廣泛,可廣泛收集用戶個(gè)人信息、網(wǎng)絡(luò)行為及狀態(tài)屬性等網(wǎng)頁(yè),分析對(duì)象網(wǎng)頁(yè)文檔的主要文本摘要結(jié)構(gòu)及信息字段,并進(jìn)行信息抽取和解析。爬蟲方法可聚焦某一特定目標(biāo),排除其他無關(guān)內(nèi)容,提高信息的針對(duì)性和爬取效率。爬蟲方法支持增量爬取方式,可及時(shí)監(jiān)測(cè)到網(wǎng)絡(luò)信息的改變,并洞察目標(biāo)內(nèi)容的最新動(dòng)向,同時(shí)通過頁(yè)面排序優(yōu)先策略,獲取指定爬取頁(yè)面的更新量和新網(wǎng)頁(yè),這種方式有利于監(jiān)測(cè)科研用戶特征的動(dòng)態(tài)變化。

    本次案例以深圳大學(xué)化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院LJH教授為研究對(duì)象,選取并設(shè)定以下信息源,采用聚焦和增量爬蟲相結(jié)合的方式獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)(見表2)。

    表2 主要數(shù)據(jù)來源

    表3 爬取結(jié)果(部分?jǐn)?shù)據(jù))

    爬取結(jié)果如表3所示。其中,F(xiàn)表示更新信息所占百分比,f為爬取頻次。可見,通過頻率1次和2次的遍歷爬取,獲得前后一個(gè)月設(shè)定內(nèi)的網(wǎng)頁(yè)更新變化,可見ID為2-4的網(wǎng)站更新較快,便于獲得科研用戶特征的動(dòng)態(tài)演變。

    數(shù)據(jù)解析主要是一個(gè)去噪的過程,因特網(wǎng)來源的數(shù)據(jù)多以HTML為架構(gòu),分析獲取化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院科研人員的網(wǎng)站URL結(jié)構(gòu),對(duì)結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,抽取數(shù)據(jù)中與標(biāo)簽庫(kù)相關(guān)的信息,因此數(shù)據(jù)去噪是對(duì)內(nèi)容正文的抽取。在抽取網(wǎng)頁(yè)中的內(nèi)容時(shí),需要分析頁(yè)面的HTML結(jié)構(gòu),解析頁(yè)面的DOM數(shù)據(jù)模型,與科研用戶特征標(biāo)簽庫(kù)進(jìn)行匹配,從而解析到所需要的科研用戶特征值。

    如表4中的科研人員研究興趣HTML片段,通過文本匹配到科研用戶特征組成中的具體特征如“職位”“研究領(lǐng)域”,解析其后的節(jié)點(diǎn)即可得到標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。

    表4 HTML節(jié)點(diǎn)解析(部分)

    除了獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),還應(yīng)注意用戶本身也是非常重要且可靠的信息源。對(duì)于實(shí)地科研活動(dòng),可通過用戶訪談或郵件、社交網(wǎng)絡(luò)獲得科研人員的科研狀況和最新動(dòng)態(tài),形成原始資料文檔,用于網(wǎng)絡(luò)分析的補(bǔ)充與驗(yàn)證。以LJH教授為例,學(xué)院官網(wǎng)“現(xiàn)任領(lǐng)導(dǎo)”和“師資隊(duì)伍”里有關(guān)信息不一致,經(jīng)核實(shí),LJH教授職務(wù)標(biāo)簽內(nèi)容應(yīng)更正為“院長(zhǎng)(2006-2010年)”。

    3.3 可視化呈現(xiàn)

    通過對(duì)LJH教授進(jìn)行的信息采集、增量爬取以及抽取解析等規(guī)范化過程,整理出相關(guān)信息(見表5),通過標(biāo)簽化得到LJH可視化的用戶畫像標(biāo)簽(見圖 3)。

    表5 收集用戶畫像實(shí)例特征信息

    圖3 科研用戶畫像標(biāo)簽云圖(前、后)

    本次探索只選取了部分信息來源,摹繪出一個(gè)化學(xué)教授的簡(jiǎn)易畫像。比較兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)用戶畫像的不同,可追蹤到LJH教授在學(xué)術(shù)研究上的兩個(gè)變化,一是新發(fā)表1篇學(xué)術(shù)論文,二是新研究方向?yàn)閱卧哟呋瘎┰O(shè)備與應(yīng)用。

    4 研究總結(jié)與應(yīng)用展望

    4.1 研究總結(jié)

    文章通過文獻(xiàn)調(diào)研法分析國(guó)內(nèi)外圖書館關(guān)于科研用戶特征及用戶畫像技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀,歸納高??蒲杏脩舻奶卣鲗傩约坝脩舢嬒窠M成要素,構(gòu)建用戶畫像獲取模式框架。案例探索選取了高校具體科研人員具象,通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取該科研用戶的特征數(shù)據(jù)并進(jìn)行整理,以特征標(biāo)簽?zāi)±L科研用戶的科研狀況,嘗試表現(xiàn)用戶畫像的動(dòng)態(tài)性。通過研究與實(shí)踐探索,已能夠采用用戶畫像技術(shù)摹繪單個(gè)科研用戶的主要特征,并跟蹤特征的動(dòng)態(tài)變化。但研究尚處于初級(jí)階段,不足之處體現(xiàn)在4個(gè)方面:① 信息的全面性和準(zhǔn)確性有待提高,需在合法合規(guī)的前提下加強(qiáng)用戶網(wǎng)絡(luò)行為特征的采集;② 標(biāo)簽信息的規(guī)范化有待研究,應(yīng)考慮以本體技術(shù)和受控詞表建立特征詞庫(kù),對(duì)大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,以便建立用戶之間的關(guān)聯(lián)性;③ 科研用戶群體有待深入研究,需根據(jù)用戶標(biāo)簽聚類,抽象一類用戶群體的共同特征并摹繪科研群體畫像;④ 個(gè)性化服務(wù)有待開展,需進(jìn)一步開展文獻(xiàn)資源畫像研究,并通過用戶畫像技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)和智慧服務(wù)。

    4.2 應(yīng)用展望

    通過對(duì)科研用戶個(gè)體或群體畫像特征標(biāo)簽的精準(zhǔn)標(biāo)注、聚類分析,有利于圖書館向用戶提供匹配度較高的科研服務(wù),輔助科研人員進(jìn)行高效率和高水平的科研活動(dòng)。用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于高??蒲蟹?wù),可從以下4個(gè)方面開展。

    (1)應(yīng)用于文獻(xiàn)資源的智能推送。利用科研用戶畫像洞察個(gè)體或群體行為,為用戶提供不同程度、熱度、新穎度的資源文獻(xiàn)推薦。如,根據(jù)該畫像重點(diǎn)研究方向及其近期科研聚焦的主題熱點(diǎn),并通過如郵箱、機(jī)構(gòu)官網(wǎng)、科研群聊、圖書館智能系統(tǒng)等交互渠道向具體科研用戶推送相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的研究態(tài)勢(shì)、重大項(xiàng)目、熱點(diǎn)前沿、學(xué)術(shù)會(huì)議的文獻(xiàn)資源或資訊。

    (2)應(yīng)用于科研項(xiàng)目生命周期服務(wù)。針對(duì)科研特征,掌握過程狀態(tài),依據(jù)過程提供具體需求。如在立項(xiàng)前提供相關(guān)研究的主題或選題定題情況,并進(jìn)行選題查新;在項(xiàng)目申報(bào)中提供申報(bào)規(guī)范、注意事項(xiàng)和渠道信息;在立項(xiàng)后提供優(yōu)質(zhì)的撰文規(guī)范、相關(guān)主題或最新文獻(xiàn)推送、刊物投稿信息等。

    (3)應(yīng)用于學(xué)術(shù)合作與交流。利用用戶畫像技術(shù)分析科研用戶行為以促進(jìn)群體合作,不僅可以促成學(xué)術(shù)講座與交流活動(dòng),還可以促進(jìn)實(shí)現(xiàn)不同部門、地區(qū)及專業(yè)領(lǐng)域潛在的合作、交流或競(jìng)爭(zhēng)等。

    (4)應(yīng)用于便捷的科研管理與評(píng)估,包括人才評(píng)估與引進(jìn)、成果評(píng)估等??蒲杏脩舢嬒裼蓹?quán)威渠道獲取而來,其客觀地展現(xiàn)了科研人員的科研及成果信息,直接體現(xiàn)了科研人員科研經(jīng)驗(yàn)是否豐富、學(xué)術(shù)能力的強(qiáng)弱,科研管理人員可以有針對(duì)性地對(duì)經(jīng)驗(yàn)少、能力弱勢(shì)的科研個(gè)體進(jìn)行學(xué)術(shù)指導(dǎo)和鼓勵(lì),激勵(lì)經(jīng)驗(yàn)豐富、能力較強(qiáng)的個(gè)體突破和進(jìn)取,在評(píng)估科研人員科研質(zhì)量以及引進(jìn)科研人員時(shí),可以利用用戶畫像技術(shù)便捷、高效地進(jìn)行評(píng)估。

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