用戶畫像方法在科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化中的應(yīng)用研究

錢莉萍

（福建省科學(xué)技術(shù)信息研究所，福建福州 350003）

0 引言

基于網(wǎng)絡(luò)的新興技術(shù)推動(dòng)科技情報(bào)服務(wù)進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的情報(bào)3.0 時(shí)期[1]。情報(bào)3.0 將科技情報(bào)服務(wù)從情報(bào)2.0 時(shí)代的知識(shí)服務(wù)提升為智能服務(wù)，構(gòu)建主動(dòng)知識(shí)服務(wù)智慧化模式，促使傳統(tǒng)被動(dòng)的服務(wù)模式向智慧的主動(dòng)服務(wù)模式轉(zhuǎn)變。智慧情報(bào)服務(wù)主要是以用戶為中心，注重情報(bào)用戶反饋與互動(dòng)[2]，研究用戶需求和環(huán)境，搜索、組織、分析、重組并關(guān)聯(lián)所有數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)，保障用戶獲取知識(shí)的實(shí)用性、前瞻性、時(shí)效性及專業(yè)化，并運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)和方法手段獲取知識(shí)、解決問題，形成有效支持決策的服務(wù)產(chǎn)品。對(duì)用戶需求進(jìn)行分析與畫像，可以更加精準(zhǔn)地完成科技情報(bào)服務(wù)全流程工作[3]。因此，本文擬通過用戶畫像精準(zhǔn)定位用戶與知識(shí)的關(guān)聯(lián)，研究智慧化推送科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)。

1 用戶畫像及其應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化研究現(xiàn)狀

知識(shí)服務(wù)集成了知識(shí)密集型智力服務(wù)、專業(yè)化增值服務(wù)、知識(shí)化創(chuàng)新服務(wù)等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)[4]。情報(bào)3.0 時(shí)代下的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)形式由最初的文獻(xiàn)服務(wù)、信息服務(wù)發(fā)展到現(xiàn)在追求的知識(shí)智慧服務(wù)，其內(nèi)容、特征、方式都發(fā)生了變化。胡昌平[5]認(rèn)為，用戶基本情況和情報(bào)需求決定了情報(bào)服務(wù)的內(nèi)容和方式，也決定了情報(bào)工作的機(jī)制與模式。Phillips等[6]設(shè)計(jì)開發(fā)了情報(bào)分析過程模型，由任務(wù)的目標(biāo)、結(jié)構(gòu)以及涉及角色、情報(bào)效果評(píng)價(jià)因素等方面組成。化柏林[3]提出通過差異對(duì)比的方式實(shí)現(xiàn)情報(bào)服務(wù)的轉(zhuǎn)型，準(zhǔn)確刻畫科技情報(bào)用戶的屬性、知識(shí)圖譜。還有學(xué)者從技術(shù)角度對(duì)情報(bào)用戶需求場(chǎng)景進(jìn)行了分析。陶秀杰等[7]把用戶參與的交互式相關(guān)反饋技術(shù)與用戶需求的深度挖掘有機(jī)結(jié)合；劉如等[8]利用文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的手段挖掘情報(bào)需求的變化。

科技情報(bào)研究在國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃和技術(shù)前瞻上發(fā)揮著高層次決策咨詢的作用[9]。其知識(shí)服務(wù)應(yīng)建立在用戶定位分析、用戶關(guān)注分析、用戶需求實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，通過運(yùn)用系統(tǒng)分析和定義需求等綜合技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)情報(bào)服務(wù)支撐決策層[10]。研究科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化發(fā)展是科技情報(bào)研究實(shí)現(xiàn)支持前沿科技與戰(zhàn)略規(guī)劃的重要途徑。然而，目前國(guó)內(nèi)面向政府支撐決策的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)研究論述還比較少。

1.2 用戶畫像研究現(xiàn)狀及其應(yīng)用

“交互設(shè)計(jì)之父”Cooper被認(rèn)為是最早提出用戶畫像概念的人。他指出用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬表示，是基于一系列真實(shí)數(shù)據(jù)的目標(biāo)用戶模型[11]，給不同的用戶按照特征“貼標(biāo)簽”是其核心理念，以數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)完成用戶信息標(biāo)簽化，提取、收集、整理、存儲(chǔ)用戶行為特征產(chǎn)生碎片化信息，抽取與用戶信息需求相關(guān)的關(guān)鍵指標(biāo)建構(gòu)用戶行為屬性模型。隨著新興科技的快速發(fā)展，用戶畫像方法的應(yīng)用從前期的公安情報(bào)領(lǐng)域逐步擴(kuò)展到社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。趙雅慧等[12]總結(jié)智能匹配產(chǎn)品和用戶，利用用戶畫像進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦，提供與客戶類型相對(duì)應(yīng)的精準(zhǔn)服務(wù)。劉海等[13]以“4C 理論”為基礎(chǔ)通過對(duì)服裝企業(yè)用戶進(jìn)行群畫像構(gòu)建消費(fèi)者細(xì)分模型。

用戶畫像方法對(duì)科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化發(fā)展具有深遠(yuǎn)的意義。一是驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)向智能服務(wù)轉(zhuǎn)變[14-15]；二是規(guī)劃科技情報(bào)知識(shí)智慧服務(wù)的多源信息融合應(yīng)用；三是變革科技情報(bào)機(jī)構(gòu)知識(shí)管理與服務(wù)體系適應(yīng)新發(fā)展[16-17]；四是重新定位科技情報(bào)機(jī)構(gòu)在知識(shí)服務(wù)體系中的角色。近年來，用戶畫像逐漸被圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域所關(guān)注。劉海鷗等[18]基于圖書館用戶的多維數(shù)據(jù)構(gòu)建了圖書館用戶的畫像模型，引入情景化推薦方法預(yù)測(cè)用戶的情境興趣偏好。李凌[19]從數(shù)據(jù)采集及標(biāo)引、畫像構(gòu)建、資源關(guān)聯(lián)、應(yīng)用實(shí)踐4 個(gè)層面, 根據(jù)醫(yī)學(xué)專業(yè)、人員及機(jī)構(gòu)組成特點(diǎn)構(gòu)建了基于用戶畫像的醫(yī)學(xué)圖書館智庫(kù)服務(wù)模式，從不同需求維度提出了醫(yī)學(xué)圖書館智庫(kù)服務(wù)策略及實(shí)施方案。在圖書館知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，用戶畫像方法主要集中應(yīng)用在精準(zhǔn)推送、個(gè)性化服務(wù)等方面，研究以用戶行為刻畫、需求行為關(guān)注為主，缺乏系統(tǒng)設(shè)計(jì)的應(yīng)用研究?？萍记閳?bào)領(lǐng)域不斷探索知識(shí)智慧化服務(wù)，用戶畫像技術(shù)逐步得以應(yīng)用。王宏起等[20]通過對(duì)科技情報(bào)用戶的行為大數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清洗、處理、分析與整合等，識(shí)別用戶的潛在需求，整合與篩選服務(wù)方案，通過微信、微博等新媒體資訊平臺(tái)等向用戶推送精準(zhǔn)服務(wù)。吳瓊等[21]認(rèn)為，情報(bào)3.0 時(shí)代下用戶畫像等人工智能技術(shù)是提高社會(huì)生產(chǎn)力的重要手段，能實(shí)現(xiàn)更高效精準(zhǔn)的科技情報(bào)服務(wù)。李陽等[22]認(rèn)為，科技大數(shù)據(jù)時(shí)代情報(bào)服務(wù)的研究重點(diǎn)是數(shù)據(jù)細(xì)粒度，基于用戶細(xì)粒度數(shù)據(jù)的用戶情報(bào)服務(wù)才是深層次信息挖掘服務(wù)。劉小琳等[23]指出，用戶數(shù)據(jù)的可獲取性和可行性分析支持科技情報(bào)服務(wù)的精準(zhǔn)推送，有效解決科技情報(bào)服務(wù)對(duì)象與應(yīng)用場(chǎng)景的變化對(duì)服務(wù)效果的影響力。還有專家在融入用戶畫像方法的同時(shí)開始探索構(gòu)建畫像模型和應(yīng)用模型?；亓值萚24]梳理了科技情報(bào)用戶需求的相關(guān)因素以及可獲得的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)源，提出了用戶畫像方法在科技情報(bào)需求探測(cè)中的應(yīng)用框架。王益成等[25-27]挖掘科技情報(bào)用戶結(jié)構(gòu)域需求的變化，提出對(duì)科技情報(bào)用戶動(dòng)態(tài)畫像分級(jí)架構(gòu)的思想，構(gòu)建科技情報(bào)用戶畫像模型，并對(duì)不同場(chǎng)景的科技情報(bào)用戶進(jìn)行服務(wù)推送。

從綜合應(yīng)用的研究范疇和成果來看，通過用戶畫像輔助政府科學(xué)決策的知識(shí)服務(wù)的研究相對(duì)較少，缺乏應(yīng)用相對(duì)完善的模型。因此，建構(gòu)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)處理新技術(shù)為手段，運(yùn)用用戶畫像方法準(zhǔn)確分析面向政府用戶需求，實(shí)現(xiàn)知識(shí)服務(wù)智慧化是科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域值得深入研究的問題。本文擬以用戶畫像方法構(gòu)建面向輔助政府決策的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化應(yīng)用模型，通過對(duì)用戶信息與需求內(nèi)涵的分析形成用戶畫像、知識(shí)畫像、知識(shí)圖譜等各分層畫像設(shè)置，在情景化反饋與修正過程中完成包含知識(shí)發(fā)現(xiàn)點(diǎn)的精準(zhǔn)服務(wù)產(chǎn)品推送，推動(dòng)科技情報(bào)智慧化的服務(wù)體系與知識(shí)管理體系協(xié)同發(fā)展。

2 模型構(gòu)建

2.1 科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)流

科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)流是以用戶需求作為科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)的起點(diǎn)，貫穿于服務(wù)周期的全鏈條、全過程?；谟脩舢嬒竦目萍记閳?bào)知識(shí)服務(wù)流是從用戶需求開始（圖1），在對(duì)用戶畫像所有屬性的精準(zhǔn)刻畫引導(dǎo)下，對(duì)海量多源異構(gòu)的資源信息池進(jìn)行挖掘形成用戶需求的知識(shí)服務(wù)畫像，進(jìn)入知識(shí)產(chǎn)品情境化評(píng)價(jià)與反饋環(huán)節(jié)中比對(duì)用戶畫像要素，動(dòng)態(tài)調(diào)整契合用戶畫像的知識(shí)產(chǎn)品，直至滿足用戶實(shí)際需求，最終將形成的知識(shí)產(chǎn)品推送給科技情報(bào)用戶。

2.2 模型的構(gòu)成

基于上述科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)流，從用戶需求開始，通過知識(shí)服務(wù)流層層推進(jìn)，并以數(shù)據(jù)支撐為軸線，對(duì)用戶、資源等分層畫像進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，融合構(gòu)建科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化應(yīng)用模型，如圖2 所示。該服務(wù)模型設(shè)為用戶感知、知識(shí)挖掘、知識(shí)融合、知識(shí)服務(wù)推送等4 個(gè)層次。

2.2.1 用戶感知層

用戶感知包括用戶的基本信息、行為信息、需求信息等數(shù)據(jù)集合。根據(jù)用戶感知構(gòu)建分層用戶畫像集。在用戶需求感知下獲取的用戶基本屬性和碎片化行為特征、興趣偏好等數(shù)據(jù)可以形成特性信息并貼上標(biāo)簽，與用戶職能職責(zé)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗整合，得到相對(duì)完善的用戶標(biāo)簽。用戶標(biāo)簽可以分為用戶基本屬性、用戶行為屬性和用戶需求屬性三類。其中，用戶基本屬性包括基礎(chǔ)職能信息，如分管業(yè)務(wù)、崗位、履歷等；用戶行為屬性包括履職中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)，如業(yè)務(wù)利用偏好、業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)、社交行為習(xí)慣、職能跨界衍生偏好等；用戶需求屬性包括決策支持、業(yè)務(wù)支撐、任務(wù)管理執(zhí)行等各級(jí)管理部門服務(wù)需求。用戶感知層收集了用戶的職能和情境數(shù)據(jù)，整合了用戶行為數(shù)據(jù)、用戶趨勢(shì)數(shù)據(jù)和需求數(shù)據(jù)等，對(duì)用戶各層數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化、映射分組歸納，利用人工智能數(shù)據(jù)處理手段，將用戶穩(wěn)定需求和隱性需求進(jìn)行偵測(cè)變成明晰的動(dòng)態(tài)需求數(shù)據(jù)集，形成具有直觀、明晰的用戶屬性畫像、用戶行為畫像、用戶需求畫像。用戶畫像是動(dòng)態(tài)變化的，隨著社會(huì)環(huán)境、新業(yè)態(tài)、新模式、新產(chǎn)業(yè)以及區(qū)域優(yōu)勢(shì)發(fā)展而變化。

圖1 基于用戶畫像的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)流

圖2 基于用戶畫像的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化應(yīng)用模型

2.2.2 知識(shí)挖掘?qū)?/p>

知識(shí)挖掘是對(duì)海量多源異構(gòu)的科技大數(shù)據(jù)源進(jìn)行信息獲取與分析，科技大數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)支撐，包括科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)資源、科技情報(bào)用戶基礎(chǔ)資源池、科技情報(bào)機(jī)構(gòu)資源池以及社會(huì)各領(lǐng)域基礎(chǔ)資源池等。以用戶為中心進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、清洗、匯聚、重組、歸類，形成面向用戶需求的知識(shí)畫像。知識(shí)畫像包括情報(bào)產(chǎn)品和知識(shí)圖譜兩個(gè)內(nèi)涵。其中，情報(bào)產(chǎn)品是知識(shí)服務(wù)的預(yù)測(cè)模型；知識(shí)圖譜是基于用戶畫像進(jìn)行資源信息挖掘時(shí)產(chǎn)生的，是建立預(yù)測(cè)模型的知識(shí)脈絡(luò)支撐，能夠幫助情報(bào)產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型在動(dòng)態(tài)修正中更好地被用戶理解、認(rèn)識(shí)，最終形成契合用戶需求的知識(shí)產(chǎn)品?！叭ゴ秩【薄叭未嬲妗?、歸類管理是奠定精準(zhǔn)知識(shí)服務(wù)的基礎(chǔ)。隨著用戶畫像不斷精細(xì)刻畫，科技資源信息數(shù)據(jù)的獲取方向越清晰，分析越準(zhǔn)確，知識(shí)畫像就越精準(zhǔn)，知識(shí)服務(wù)智慧化精準(zhǔn)度也就越高。

2.2.3 知識(shí)融合層

知識(shí)融合是用戶畫像、知識(shí)畫像互動(dòng)的自修正環(huán)節(jié)。對(duì)知識(shí)畫像中的情報(bào)產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型和知識(shí)圖譜揭示的內(nèi)容重新對(duì)接用戶畫像包含的需求與屬性信息，是形成精細(xì)化知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品的動(dòng)態(tài)層。知識(shí)融合是對(duì)科技情報(bào)知識(shí)智慧服務(wù)過程中所有分層畫像產(chǎn)生數(shù)據(jù)的融合，包括用戶畫像、知識(shí)畫像兩個(gè)維度的數(shù)據(jù)，通過融合、反饋、修正，最終達(dá)成契合用戶需求的知識(shí)服務(wù)任務(wù)。知識(shí)畫像在情境中的反饋是非常重要的環(huán)節(jié)，是情報(bào)產(chǎn)品預(yù)測(cè)模型對(duì)用戶畫像中各個(gè)分層畫像數(shù)據(jù)的再閱讀。融合修正后的情報(bào)產(chǎn)品更加契合用戶需求，其知識(shí)圖譜包含的知識(shí)信息更為清晰。

2.2.4 知識(shí)服務(wù)層

知識(shí)服務(wù)推送是科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化的最終目標(biāo)，包括提供決策支持、過程管理、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等系列化的智慧服務(wù)。用戶畫像為科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化提供主動(dòng)式的應(yīng)用場(chǎng)景，包括情境化知識(shí)服務(wù)、個(gè)性化知識(shí)推薦和知識(shí)發(fā)現(xiàn)提示。情境化知識(shí)服務(wù)：為科技情報(bào)用戶的職能業(yè)務(wù)范疇提供服務(wù)內(nèi)容，關(guān)聯(lián)用戶的信息行為（服務(wù)領(lǐng)域、動(dòng)態(tài)發(fā)布、領(lǐng)導(dǎo)調(diào)研等）和推送相關(guān)知識(shí)，從用戶業(yè)務(wù)全過程的角度實(shí)現(xiàn)大量信息有序化，提高工作效率和創(chuàng)新基礎(chǔ)。個(gè)性化知識(shí)推薦：是用戶畫像技術(shù)的最廣泛應(yīng)用，基于用戶職能、偏好和個(gè)性化需求，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)獲取用戶業(yè)務(wù)或行為信息或需求信息等，動(dòng)態(tài)調(diào)整科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)過程與產(chǎn)品，創(chuàng)新科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)模式，是針對(duì)性強(qiáng)、目標(biāo)明確的知識(shí)服務(wù)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)：是知識(shí)挖掘過程中知識(shí)圖譜所包含的隱性知識(shí)顯性化提示，是從不同領(lǐng)域大量原始數(shù)據(jù)中提煉出有效的、新穎的和用戶需求有關(guān)聯(lián)的知識(shí)點(diǎn)，給科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)增加知識(shí)跨界衍生內(nèi)涵，是科技情報(bào)知識(shí)智慧服務(wù)的附加增值，開拓知識(shí)服務(wù)的視野，提升知識(shí)服務(wù)的水平。

3 應(yīng)用策略

以用戶畫像面向科技主管部門科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)應(yīng)用為例，針對(duì)科技主管部門在前沿科技、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、科技創(chuàng)新、科技管理等主題的科技情報(bào)需求，以及需要宏觀決策、戰(zhàn)略規(guī)劃等科技情報(bào)支撐的知識(shí)服務(wù)特點(diǎn)，構(gòu)建了用戶畫像在科技主管部門的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化服務(wù)模型，如圖3 所示。在服務(wù)過程中，各層數(shù)據(jù)在不斷更新，畫像在不斷細(xì)化，知識(shí)服務(wù)也在動(dòng)態(tài)修正。

3.1 用戶感知

用戶感知層是以科技主管部門基本信息和行為信息大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，關(guān)聯(lián)國(guó)家戰(zhàn)略層面和社會(huì)行業(yè)熱點(diǎn)對(duì)用戶“打標(biāo)簽”，分組分類管理，利用文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、用戶訪談等人工智能與人工優(yōu)勢(shì)相結(jié)合的數(shù)據(jù)處理手段，對(duì)事實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行科技主管部門知識(shí)偏好提取和需求偵測(cè)，提取科技主管部門需求的顯性信息和隱性信息并偵測(cè)其情報(bào)服務(wù)需求，整合用戶情境和興趣數(shù)據(jù)構(gòu)建立體、務(wù)實(shí)、可靠的用戶畫像。

根據(jù)不同級(jí)別、不同部門和崗位的用戶需求進(jìn)一步細(xì)化應(yīng)用科技主管部門用戶畫像。用戶需求主要涉及政府決策、科技管理和科研服務(wù)等。將科技主管部門用戶畫像分為基礎(chǔ)應(yīng)用、個(gè)性應(yīng)用與決策應(yīng)用3 個(gè)層面?；A(chǔ)應(yīng)用：用戶畫像標(biāo)識(shí)設(shè)為各廳、局級(jí)的科技部門負(fù)責(zé)科研項(xiàng)目管理、科技合作與交流、科技人才管理、成果轉(zhuǎn)化、科技獎(jiǎng)勵(lì)等，科技情報(bào)服務(wù)的方向是為其工作提供基礎(chǔ)情報(bào)依據(jù)。個(gè)性應(yīng)用：在基礎(chǔ)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步跟蹤科技管理業(yè)務(wù)全過程，用戶畫像定位科技情報(bào)需求用戶在區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)、關(guān)鍵技術(shù)、創(chuàng)新示范等社會(huì)焦點(diǎn)、痛點(diǎn)，需求是精準(zhǔn)推薦和個(gè)性化定制，是知識(shí)服務(wù)智慧化的“超前性”。決策應(yīng)用：用戶畫像應(yīng)是科技決策者，目標(biāo)需求是為其提供決策支撐和信息參考，兼顧長(zhǎng)期關(guān)注和短期聚焦的平衡，提升頂層設(shè)計(jì)、科技規(guī)劃、政策法規(guī)等的前瞻性、科學(xué)性和實(shí)現(xiàn)性。

3.2 知識(shí)挖掘

圖3 面向政府用戶畫像的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)流

通過用戶畫像各分層畫像的具體描述分析科技主管部門的明確需求和潛在需求，從科技文獻(xiàn)、領(lǐng)域智庫(kù)、科技媒體、產(chǎn)業(yè)資源池以及科技情報(bào)機(jī)構(gòu)自有資源池等大量數(shù)據(jù)和信息中挖掘與用戶需求相匹配的各類知識(shí)。大量零散知識(shí)只有進(jìn)行分類管理才能產(chǎn)生更大的價(jià)值，對(duì)獲得的知識(shí)進(jìn)行畫像管理，可以形成用戶需求下的知識(shí)畫像。知識(shí)畫像包括科技情報(bào)產(chǎn)品和知識(shí)圖譜。其中，科技情報(bào)產(chǎn)品是對(duì)用戶畫像特征下的知識(shí)服務(wù)推送預(yù)測(cè)，包括科技決策支持、科技業(yè)務(wù)管理、科技產(chǎn)業(yè)情報(bào)、科技前沿跟蹤、科技創(chuàng)新管理等。知識(shí)圖譜是基于用戶畫像的服務(wù)產(chǎn)品知識(shí)內(nèi)涵，是用戶畫像在科技情報(bào)服務(wù)中的延伸，是在專業(yè)領(lǐng)域、業(yè)務(wù)需求兩個(gè)維度下構(gòu)建的，旨在呈現(xiàn)科技主管部門“在什么領(lǐng)域、對(duì)哪種資源或服務(wù)、有何程度的需求、可能涉及的跨領(lǐng)域有哪些等”，使得推送的知識(shí)服務(wù)更加直觀、可理解。

3.3 知識(shí)融合與服務(wù)推送

基于用戶畫像和知識(shí)畫像的知識(shí)融合是一個(gè)多層次、多視角的融合形態(tài)。知識(shí)融合的目標(biāo)是在用戶畫像和知識(shí)畫像之間構(gòu)建不同層次、不同粒度聯(lián)系的基礎(chǔ)上，對(duì)其中隱含或有價(jià)值的新知識(shí)進(jìn)行優(yōu)化互動(dòng)，使科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)更加符合科技主管部門的需求性、可實(shí)施性。從應(yīng)用角度看，科技主管部門的知識(shí)服務(wù)推送分為戰(zhàn)略層、戰(zhàn)術(shù)層、戰(zhàn)斗層等3 個(gè)層次。戰(zhàn)略層是預(yù)期儲(chǔ)備，在戰(zhàn)略情報(bào)思維下，科技情報(bào)服務(wù)聚焦國(guó)際、國(guó)內(nèi)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)，重點(diǎn)分析地方戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀以及重點(diǎn)企業(yè)技術(shù)發(fā)展概況、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、技術(shù)瓶頸、技術(shù)突破方向和路徑建議。戰(zhàn)術(shù)層是主動(dòng)推送，是科技情報(bào)機(jī)構(gòu)日常開發(fā)性工作。科技專報(bào)式的專題呈報(bào)是典型的戰(zhàn)術(shù)知識(shí)服務(wù)推送。面向科技主管部門的不同業(yè)務(wù)和關(guān)注，推送的科技專報(bào)可以隨用戶畫像變化而動(dòng)態(tài)響應(yīng)。戰(zhàn)斗層是應(yīng)急響應(yīng)。應(yīng)急情報(bào)服務(wù)往往是時(shí)間緊、任務(wù)急，是以戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)的長(zhǎng)期知識(shí)儲(chǔ)備為基礎(chǔ)，只有結(jié)合研究人員的情報(bào)素養(yǎng)才可完成的知識(shí)服務(wù)。常態(tài)下的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)是應(yīng)急情報(bào)的基礎(chǔ)，只有做好日常科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)的用戶畫像和知識(shí)畫像才能保障完成科技主管部門突發(fā)應(yīng)急狀態(tài)下的知識(shí)服務(wù)智慧化任務(wù)。

4 結(jié)語

情報(bào)3.0 時(shí)代，基于用戶畫像方法的科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化應(yīng)用模型能夠?qū)崿F(xiàn)用戶對(duì)情報(bào)需求的及時(shí)性、精準(zhǔn)性與專業(yè)性，符合科技情報(bào)的用戶個(gè)性化與知識(shí)服務(wù)智慧化服務(wù)理念。主動(dòng)式的用戶畫像技術(shù)提升了服務(wù)創(chuàng)新主體的能力，促進(jìn)了知識(shí)服務(wù)成果加速轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，支撐了科技情報(bào)智庫(kù)能力建設(shè)，有效地發(fā)揮了科技情報(bào)研究“耳目、尖兵和參謀”的作用。但科技情報(bào)領(lǐng)域的用戶畫像應(yīng)用也面臨著新的挑戰(zhàn)。一是用戶畫像中的隱私或敏感數(shù)據(jù)問題：對(duì)用戶信息的利用，信息產(chǎn)生、采集、傳輸、挖掘、應(yīng)用等環(huán)節(jié)都要重視隱私或敏感數(shù)據(jù)的利用與保護(hù)。獲取的信息越多、越全面，構(gòu)建的用戶畫像就越精準(zhǔn)、越貼近用戶需求，因此而帶來的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)就越大。二是知識(shí)服務(wù)成果采納與溝通交流機(jī)制完善問題：科技情報(bào)用戶畫像知識(shí)服務(wù)模式的各個(gè)流程都需要用戶動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)溝通，目標(biāo)用戶對(duì)科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)推送的評(píng)價(jià)與反饋是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是評(píng)價(jià)科技情報(bào)用戶對(duì)知識(shí)服務(wù)成果滿意與否的唯一標(biāo)準(zhǔn)。面對(duì)挑戰(zhàn)，首先要加強(qiáng)用戶畫像數(shù)據(jù)定級(jí)的管理，規(guī)范科技信息資源、用戶行為信息資源、科研信息資源的采集與使用，強(qiáng)化用戶隱私或敏感數(shù)據(jù)保護(hù)。其次要建立良好的溝通互動(dòng)機(jī)制，對(duì)用戶需求足夠明晰，及時(shí)獲取需求信息與用戶畫像以及知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品的反饋，得到用戶的動(dòng)態(tài)指導(dǎo)，并與媒體、智庫(kù)之間建立信息互動(dòng)、交流與合作的渠道，確保科技情報(bào)知識(shí)服務(wù)智慧化水準(zhǔn)。