基于用戶畫像的數(shù)字圖書館個性化信息服務(wù)研究

摘要：數(shù)字圖書館在發(fā)展過程中，信息的載量越來越大，服務(wù)模式難以創(chuàng)新?，F(xiàn)存的個性化信息服務(wù)存在多種弊端。用戶畫像通過分析用戶的行為偏好，為精準推薦做參考。本文基于用戶的畫像視角，通過分析構(gòu)建過程，提出了一種數(shù)字圖書館個性化信息服務(wù)研究的新思路。

關(guān)鍵詞：用戶畫像;個性化;數(shù)字圖書館

1背景

當今，數(shù)字化、開放化、互聯(lián)化的信息環(huán)境愈演愈烈，人類社會進入了數(shù)據(jù)富足供給的時代，數(shù)據(jù)資源已不再是稀缺資源[1]。“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來促使高校數(shù)字圖書館所處的社會環(huán)境和技術(shù)環(huán)境出現(xiàn)較大改變，數(shù)字圖書館的服務(wù)內(nèi)涵由信息搜索和信息瀏覽拓展為行為策略指出和信息共享，出現(xiàn)了新的服務(wù)模式包括嵌入式服務(wù)，全媒體服務(wù)，O2O服務(wù)，MOOCs服務(wù)，云閱讀服務(wù)[2]。

隨著用戶對于信息的需求量增加，數(shù)字圖書館未來的發(fā)展趨勢逐漸偏向于用戶的個性化信息服務(wù)研究。數(shù)字圖書館的個性化信息服務(wù)大致包括自定義服務(wù)界面設(shè)定、符合個人需求的內(nèi)容定制、個性化信息推送服務(wù)以及智能的信息檢索定制等[3]。當前，個性化數(shù)字圖書館信息服務(wù)中存在技術(shù)問題和用戶隱私問題以及圖書館員素質(zhì)方面的問題，同時如何為用戶推送符合他們要求的內(nèi)容也成為研究的難題。用戶畫像的概念最早由交互設(shè)計之父艾倫·庫珀（AlanCooper）提出。

他說，用戶畫像是真實用戶的虛擬表示，基于一組真實數(shù)據(jù)的目標用戶模型。自2011年起，互聯(lián)網(wǎng)正式進入了大數(shù)據(jù)時代。網(wǎng)絡(luò)社交文化的迅猛發(fā)展連帶出龐大的線上用戶數(shù)據(jù)，有了足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，如何精準的服務(wù)于用戶的問題也隨之產(chǎn)生，對用戶畫像的研究熱潮也開始興起。本文通過分析用戶畫像以及數(shù)字圖書館個性化信息服務(wù)的研究現(xiàn)狀，分析了用戶畫像具體的構(gòu)建過程，并提出了其對于個性化信息服務(wù)的價值。

2領(lǐng)域研究進展

2.1用戶畫像研究現(xiàn)狀

以CNKI數(shù)據(jù)庫作為來源數(shù)據(jù)庫，以“用戶畫像”為關(guān)鍵詞進行檢索，限定中文文獻，不限定時間，檢索到的文獻數(shù)量為629，對檢索到的文獻進行可視化分析，如圖1所示。從圖中可以看出，對于用戶畫像的研究，在2010-2013年的熱度較低;隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，2013年以后，國內(nèi)眾多學者對用戶畫像研究的熱度逐步上升。通過對文獻的細致梳理，目前國內(nèi)學者對于用戶畫像的研究主要分為：（1）理論層面的探討;（2）用戶畫像模型構(gòu)建方法;（3）用戶畫像的應(yīng)用。

2.1.1理論層面研究現(xiàn)狀

用戶畫像的概念最初應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域。在大數(shù)據(jù)時代，用戶信息泛濫。如圖2所示，每個用戶的特定信息都被抽象到標簽中，這些標簽用于具體化用戶的形象，以便為用戶提供有針對性的服務(wù)。國內(nèi)學者對于用戶畫像的定義有不同的理解。余孟杰對于用戶畫像的定義更加偏向于用戶角色，指出在產(chǎn)品研發(fā)時需要這樣一個角色來進行討論，通過“用戶信息標簽化”把抽象化的數(shù)據(jù)具體為虛擬人物[4]。徐恩，於志文，杜賀和郭斌認為用戶畫像是基于一系列數(shù)據(jù)的模型[5]。劉海，盧慧，阮金花，田丙強，胡守忠等認為用戶畫像是消費者基本信息和消費記錄所構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合[6]。黎小林等基于商品營銷的角度認為用戶畫像是指通過收集與分析用戶的相關(guān)數(shù)字化數(shù)據(jù)蹤跡，如頁面點擊歷史、商品交易記錄、用戶反饋數(shù)據(jù)等，將用戶所有的標簽綜合起來，勾勒出該用戶的整體特征與輪廓[7]。

2.1.2模型構(gòu)建的研究現(xiàn)狀

陳澤宇和黃勃提出了基于主題詞改進的詞向量模型來構(gòu)建用戶畫像，相比于只利用目標單詞的詞向量，用主題詞向量將代表這個主題下單詞的整體語義，更好的表達了用戶的特征[8]。張壯，馮小年和錢鐵云提出一種基于多模態(tài)融合的用戶畫像模型用于解決用戶畫像建模中各模態(tài)不能深入交互的問題[9]。蔣明會，苗奪謙，羅晟，趙才榮等基于粒計算思想，本文以用戶在搜索引擎的歷史搜索記錄和用戶屬性（年齡、性別、學歷）為原始數(shù)據(jù)，使用Stacking模型融合技術(shù)對多種模型進行融合以改進單一模型、單一粒度學習的限制，實現(xiàn)了多粒度的用戶畫像[10]。徐恩，於志文，杜賀，郭斌等基于手機感知數(shù)據(jù)從年齡、性別和人格特征三方面來構(gòu)建用戶畫像.然后，使用隨機森林分類模型識別性別，并利用SVR來識別人格特征.由此提出了一種基于多維感知數(shù)據(jù)的用戶畫像模型[11]。

2.1.3在圖書館領(lǐng)域應(yīng)用的現(xiàn)狀

王雪峰通過基于用戶畫像的相關(guān)理論，對智慧圖書館的群體進行劃分，從而對不同用戶的行為需求進行深層次的挖掘，并分析每一類用戶群體的典型特征，實現(xiàn)了用戶畫像的精準刻畫。從而對群體用戶的行為進行可視化呈現(xiàn)[12]。徐海玲等基于概念格構(gòu)建了高校圖書館群體用戶興趣畫像，揭示不同群體用戶的行為需求，挖掘潛在的行為規(guī)律，為高校圖書館不同群體用戶的個性化服務(wù)提供參考[13]。李丹等在圖書館廣泛的讀者行為框架中定位用戶與應(yīng)用系統(tǒng)的互動需求，探討可以更好地在讀者與INNOPAC等應(yīng)用系統(tǒng)的互動關(guān)系中發(fā)揮良好作用的推薦方式[14]。過仕明通過用戶畫像和場景五力等相關(guān)理論，構(gòu)建了數(shù)字圖書館用戶畫像，揭示了不同群體用戶的行為需求，并對其場景進行了重構(gòu)，為數(shù)字圖書館更好發(fā)展提供了服務(wù)和參考[15]。

王雪峰基于超級IP和用戶畫像的理論，清晰明了的揭示了不同群體用戶的特征，對群體用戶的行為進行可視化呈現(xiàn)，并基于用戶的行為提供更加符合特征的場景，從而進一步提升智慧圖書館的服務(wù)能力[12]。

2.2數(shù)字圖書館個性化信息服務(wù)

胡英義總結(jié)了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下高校圖書館提供信息服務(wù)的必要性和緊迫性，并提出改變提供信息服務(wù)的方式和方法[16]。在過去的十年中，徐遠峰提出了通過現(xiàn)代信息技術(shù)提高圖書館信息服務(wù)水平并竊聽信息技術(shù)潛力''的想法[17]。劉素清等根據(jù)新媒體的特點，提出了數(shù)字圖書館信息服務(wù)的新方向，分析了新媒體時代用戶對決策信息的個性化需求[18]?；跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)，安貝提出了大學數(shù)字圖書館的信息服務(wù)優(yōu)化策略，并優(yōu)化了大學數(shù)字圖書館的信息服務(wù)策略[19]。

3基于用戶畫像的個性化服務(wù)策略研究

3.1數(shù)據(jù)來源和構(gòu)建方法

數(shù)據(jù)的收集面向全體師生，包括本科生，碩士生，博士生以及教師。數(shù)據(jù)的來源是圖書館后臺記錄的數(shù)據(jù)，主要是借書的記錄數(shù)據(jù)以及用戶的靜態(tài)屬性即性別、年齡、專業(yè)、年級、職稱等如圖3。通過構(gòu)建不同群體的借閱偏好，構(gòu)建用戶畫像，為用戶提供個性化服務(wù)。根據(jù)數(shù)據(jù)來源的不同，目前對用戶畫像的構(gòu)建方法主要分為兩種：基于人文學科范疇的研究方向和基于計算機、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等范疇的研究方向。圖書館個性化信息服務(wù)的用戶畫像屬于人文學科范疇的研究方向。

3.2構(gòu)建步驟與個性化服務(wù)

將采集到的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理，構(gòu)建標簽體系后進行聚類，然后進行可視化的呈現(xiàn)。半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要是在各種系統(tǒng)模塊中生成的行為數(shù)據(jù)，例如書目歸還系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)恢復(fù)，電子閱讀管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)輸入，Internet接口上的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫操作數(shù)據(jù)等。由于數(shù)據(jù)生成的形式不同，標準和規(guī)范不同，數(shù)據(jù)的存儲方式和格式具有一定程度的排他性，因此較為復(fù)雜。基于集成系統(tǒng)和統(tǒng)一的管理數(shù)據(jù)，收集各種類型的數(shù)據(jù)并完成數(shù)據(jù)清除操作更加方便和可操作[20]。

用戶畫像的本質(zhì)是完成對用戶標簽的描述，即對用戶進行標簽。在人為干預(yù)的前提下，放置一個用于標記用戶肖像的系統(tǒng)，可以對數(shù)據(jù)挖掘過程中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)進行排序并消除其偏差，并歸納和制定標簽的特定特征的標識。建立用戶標簽系統(tǒng)的具體過程主要包括：獲取有關(guān)用戶數(shù)據(jù)的信息，提取信息要點，將其與典型的，具有代表性的參考詞表進行比較，形成用戶需要的標簽對應(yīng)的詞表。

聚類分析是一種根據(jù)事物的特征對個體進行分類的方法，將數(shù)據(jù)分為具有較大外部差異但內(nèi)部相似度較高的幾類，目前，聚類分析研究領(lǐng)域主要涉及處理過程，模型識別和市場分析。K-均值算法和C-模糊工具的聚類算法（FCM算法）是目前使用最廣泛的兩種分類方法。聚類后可以根據(jù)不同群體即本科生、碩士生、博士生以及教師的不同的行為偏好構(gòu)建用戶畫像[21]。

建立用戶畫像可為讀者的個性化服務(wù)打下良好基礎(chǔ)。用戶數(shù)據(jù)的來源和格式?jīng)Q定了推薦策略，推薦內(nèi)容及其呈現(xiàn)形式，并直接影響用戶對推薦內(nèi)容的關(guān)注和接受程度。在數(shù)字圖書館的個性化信息服務(wù)的過程中，通過分析用戶的來源來構(gòu)建和預(yù)測用戶畫像的具體模型。然后根據(jù)用戶可能需要的信息進行深入的數(shù)據(jù)挖掘，完成對信息資源的推送服務(wù)。

4結(jié)語

數(shù)字圖書館的服務(wù)模式正在發(fā)生改變，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟發(fā)展，多種創(chuàng)新模式層出不窮。個性化信息服務(wù)作為數(shù)字圖書館未來的發(fā)展趨勢，對它的深入研究有十分重要的意義。用戶畫像的概念多應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)營銷領(lǐng)域，將其借鑒于圖書館的個性化服務(wù)能夠促進數(shù)字圖書館的發(fā)展，更好的服務(wù)于讀者。

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作者簡介

曹曉雅（1997—），女，漢，山東泰安，碩士，北京聯(lián)合大學，研究方向：數(shù)字圖書館。