智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像的內(nèi)涵、分型與數(shù)據(jù)維度構(gòu)建

付天新FU Tian-xin

（北京農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院，北京 102442）

0 引言

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，高校圖書(shū)館也逐漸由“數(shù)字”邁向“智慧”。智慧圖書(shū)館運(yùn)用智能化技術(shù)，整合圖書(shū)館內(nèi)外信息資源，通過(guò)感知、捕捉、記錄、挖掘、分析來(lái)提供更加智慧的服務(wù)。為了充分挖掘圖書(shū)館海量信息價(jià)值，解決圖書(shū)館現(xiàn)有服務(wù)模式與日益增長(zhǎng)的用戶(hù)需求之間的矛盾，圖書(shū)館將用戶(hù)畫(huà)像引入到智慧圖書(shū)館的建設(shè)中，并已應(yīng)用到圖書(shū)館智慧化的眾多領(lǐng)域之中，用戶(hù)畫(huà)像逐漸成為智慧圖書(shū)館建設(shè)不可或缺的重要內(nèi)容。本文通過(guò)梳理、分析與總結(jié)已有科研文獻(xiàn)，對(duì)用戶(hù)畫(huà)像在智慧圖書(shū)館建設(shè)中的內(nèi)涵、分型、數(shù)據(jù)維度構(gòu)建等方面進(jìn)行深入剖析，系統(tǒng)闡述了用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)用于智慧圖書(shū)館的理論基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)體系，進(jìn)而為智慧圖書(shū)館建設(shè)夯實(shí)基礎(chǔ)，也為智慧圖書(shū)館快速應(yīng)用用戶(hù)畫(huà)像開(kāi)展理論應(yīng)用、模型構(gòu)建、系統(tǒng)研究、實(shí)踐運(yùn)用與服務(wù)創(chuàng)新等諸多方面提供數(shù)據(jù)支撐和參考依據(jù)。

1 智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像的內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G 通信等技術(shù)的廣泛應(yīng)用給圖書(shū)館的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇。2014 年李業(yè)根首次將用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)用到圖書(shū)館領(lǐng)域，打開(kāi)了國(guó)內(nèi)圖書(shū)館領(lǐng)域用戶(hù)畫(huà)像研究的大門(mén)，隨后眾多學(xué)者以用戶(hù)畫(huà)像為研究主體，展開(kāi)了如火如荼的研究，并分別提出了對(duì)用戶(hù)畫(huà)像的理解。余傳明等[1]認(rèn)為，用戶(hù)畫(huà)像是根據(jù)用戶(hù)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息、社交關(guān)系和行為模式等信息而總結(jié)、抽象和挖掘出來(lái)的標(biāo)簽化用戶(hù)模型。陳慧香等[2]認(rèn)為用戶(hù)畫(huà)像是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之前的描述用戶(hù)需求和偏好的目標(biāo)用戶(hù)模型，該模型可全方位、立體化地反映用戶(hù)特征。張潔等[3]認(rèn)為，數(shù)字圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像主要指面向真實(shí)讀者用戶(hù)，以用戶(hù)的靜態(tài)屬性（人口統(tǒng)計(jì)特征、科研屬性特征、空間和地理特征等）和動(dòng)態(tài)屬性（訪問(wèn)行為、資源檢索及獲取行為、學(xué)術(shù)社交行為、學(xué)術(shù)成果發(fā)表行為等）數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合應(yīng)用文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法提煉出的具有顯著特征的用戶(hù)標(biāo)簽集合。王麗艷[4]等認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代下圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像即用戶(hù)信息標(biāo)簽化，是以圖書(shū)館服務(wù)系統(tǒng)及其相關(guān)平臺(tái)一系列真實(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、可視化等技術(shù)自動(dòng)提取出個(gè)體或群體用戶(hù)標(biāo)簽，從而建立起聯(lián)系用戶(hù)訴求與設(shè)計(jì)方向的目標(biāo)用戶(hù)模型。胡媛等[5]認(rèn)為數(shù)字圖書(shū)館將知識(shí)社區(qū)用戶(hù)信息抽象化并運(yùn)用聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則及分類(lèi)等數(shù)據(jù)挖掘方法匯制所得的用戶(hù)可視畫(huà)像即為用戶(hù)畫(huà)像。

通過(guò)學(xué)者們對(duì)智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像理解可以看出：隨著用戶(hù)畫(huà)像研究的設(shè)計(jì)思路、實(shí)現(xiàn)技術(shù)、主題、場(chǎng)域的不同，不同時(shí)期下其內(nèi)涵也有不同理解與側(cè)重。但在各自不同的表達(dá)中又體現(xiàn)著對(duì)用戶(hù)畫(huà)像的統(tǒng)一理解，即用戶(hù)畫(huà)像是實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館智慧化的全新理念、技術(shù)和模型。

2 智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像的分型

智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像研究隨著研究主體、群落和用途的不同，在各自的視角下有著不同的分型。本文總結(jié)前人的研究成果，將智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像劃分為本體、群落和功用3 類(lèi)視角下共9 種分型。

2.1 基于本體視角的用戶(hù)畫(huà)像分型

①讀者畫(huà)像：是以圖書(shū)館讀者為中心，圍繞讀者的基本屬性、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和行為特征等數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析、歸納和總結(jié)，構(gòu)建能夠清晰描述讀者全貌、精準(zhǔn)刻畫(huà)讀者行為特征、深入挖掘與提煉讀者信息標(biāo)簽的模型集合或可視系統(tǒng)?；緦傩孕畔⒅饕枋鲎x者的姓名、性別、年齡、職業(yè)、教育背景和聯(lián)系方式等信息。行為特征信息主要描述的是讀者系統(tǒng)信息檢索、頁(yè)面瀏覽、內(nèi)容下載等行為。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系信息主要描述的是讀者線上閱讀過(guò)程中產(chǎn)生的分享、評(píng)論和收藏[6]。

②機(jī)構(gòu)畫(huà)像：是以圖書(shū)館內(nèi)、外相關(guān)機(jī)構(gòu)為中心，以真實(shí)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的目標(biāo)對(duì)象模型。機(jī)構(gòu)畫(huà)像是把機(jī)構(gòu)和及其內(nèi)部組織與成員看成一個(gè)有機(jī)的整體，來(lái)研究機(jī)構(gòu)的固有屬性、動(dòng)態(tài)行為和規(guī)律，歸納總結(jié)與其他機(jī)構(gòu)的差異性，從而構(gòu)建標(biāo)簽化機(jī)構(gòu)模型。機(jī)構(gòu)是不同個(gè)體的組合，機(jī)構(gòu)畫(huà)像所包含的信息是不同用戶(hù)畫(huà)像信息的組合體，它包括靜態(tài)特征（如機(jī)構(gòu)名稱(chēng)、成立時(shí)間、地理位置和組織架構(gòu)等）和動(dòng)態(tài)特征（如核心成員和社團(tuán)、社交網(wǎng)絡(luò)、科技項(xiàng)目、科技論文、科技獎(jiǎng)項(xiàng)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、指數(shù)排行等）。通過(guò)機(jī)構(gòu)畫(huà)像能夠全面、精準(zhǔn)、動(dòng)態(tài)地呈現(xiàn)機(jī)構(gòu)的不同特征，不但能夠輔助圖書(shū)館了解掌握機(jī)構(gòu)的科研動(dòng)態(tài)，而且能夠?yàn)闄C(jī)構(gòu)的不同需求提供優(yōu)質(zhì)的知識(shí)服務(wù)，滿(mǎn)足機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新發(fā)展需求[7]。

③資源畫(huà)像：是以圖書(shū)館紙本、電子資源為中心，以圖書(shū)館資源的基礎(chǔ)屬性、媒體類(lèi)型、內(nèi)容屬性和資源熱度等方面入手，建立圖書(shū)館資源數(shù)據(jù)體系，構(gòu)建能夠清晰描述資源全貌、全面表達(dá)資源特征、深入挖掘與提煉資源標(biāo)簽的模型集合或可視系統(tǒng)?；緦傩灾饕枋龅氖菆D書(shū)資源的作者、出版社、出版時(shí)間、資源分布等數(shù)據(jù)信息。媒體類(lèi)型主要描述的是圖書(shū)資源的媒體類(lèi)型，如文本、圖片、音頻和視頻等數(shù)據(jù)信息。內(nèi)容屬性表達(dá)圖書(shū)資源的主要內(nèi)容、知識(shí)主題和研究領(lǐng)域等數(shù)據(jù)。資源熱度主要描述的是圖書(shū)資源被用戶(hù)檢索、瀏覽、下載次數(shù)等數(shù)據(jù)[6]。

④場(chǎng)域畫(huà)像：又可稱(chēng)之為“主題用戶(hù)畫(huà)像”或“專(zhuān)題用戶(hù)畫(huà)像”。其主要是以圖書(shū)用戶(hù)畫(huà)像的應(yīng)用場(chǎng)域（主題或?qū)ｎ}）為中心，以用戶(hù)畫(huà)像在圖書(shū)館領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和智能服務(wù)為切入點(diǎn)，融合讀者、機(jī)構(gòu)、資源等多個(gè)主體信息，面向特定場(chǎng)域/場(chǎng)景構(gòu)建能夠清晰描述場(chǎng)域（主題或?qū)ｎ}）信息全貌、精準(zhǔn)刻畫(huà)應(yīng)用場(chǎng)域特征、深入挖掘與提煉場(chǎng)域應(yīng)用標(biāo)簽的模型集合或可視系統(tǒng)。如：基于用戶(hù)畫(huà)像的知識(shí)服務(wù)、基于用戶(hù)畫(huà)像的閱讀推廣、基于用戶(hù)畫(huà)像的個(gè)性化推薦、基于用戶(hù)畫(huà)像的學(xué)科服務(wù)等[8]。

2.2 基于群落視角的用戶(hù)畫(huà)像分型

①獨(dú)立用戶(hù)畫(huà)像：是以個(gè)體為主要研究中心，對(duì)研究個(gè)體（如：讀者、課程、品目、技術(shù)、工藝等獨(dú)立實(shí)體）的全貌、特征進(jìn)行精準(zhǔn)的表達(dá)與刻畫(huà)，深入挖掘與提煉研究個(gè)體場(chǎng)域應(yīng)用標(biāo)簽的模型集合或可視系統(tǒng)。獨(dú)立用戶(hù)畫(huà)像用來(lái)表達(dá)研究群落中最核心和重要的對(duì)象個(gè)體，如：讀者/用戶(hù)對(duì)于圖書(shū)館智能化服務(wù)的畫(huà)像構(gòu)建；某門(mén)核心課程在教育教學(xué)過(guò)程中的畫(huà)像構(gòu)建；某個(gè)品目（生豬、牛、羊、雞、果樹(shù)、花等）在科研過(guò)程中的畫(huà)像構(gòu)建。

②群體用戶(hù)畫(huà)像：是以組織為主要研究中心，對(duì)研究群組（如：機(jī)構(gòu)、院系、團(tuán)隊(duì)、社團(tuán)等）的全貌、特征進(jìn)行精準(zhǔn)的表達(dá)與刻畫(huà)，深入挖掘與提煉研究個(gè)體場(chǎng)域應(yīng)用標(biāo)簽的模型集合或可視系統(tǒng)。群體用戶(hù)畫(huà)像以群組為單元來(lái)表達(dá)研究群體的信息全貌和特征。

2.3 基于功用視角的用戶(hù)畫(huà)像分型

①描述型用戶(hù)畫(huà)像：目標(biāo)在于理解、掌握研究主體的信息全貌。通過(guò)構(gòu)建描述型用戶(hù)畫(huà)像直觀、全面、準(zhǔn)確地表達(dá)研究主體屬性、特征、行為規(guī)律等，進(jìn)而使人們能夠在充分了解主體信息的情況下，結(jié)合實(shí)際開(kāi)展各項(xiàng)服務(wù)，如：通過(guò)構(gòu)建圖書(shū)館讀者用戶(hù)畫(huà)像了解并掌握學(xué)生的年級(jí)、專(zhuān)業(yè)、行為習(xí)慣等信息，為學(xué)生提供圖書(shū)資源個(gè)性化推薦或知識(shí)咨詢(xún)服務(wù)；通過(guò)構(gòu)建院系/機(jī)構(gòu)用戶(hù)畫(huà)像了解、掌握其信息，向?qū)W院提供更好的學(xué)科服務(wù)。

②服務(wù)型用戶(hù)畫(huà)像：目標(biāo)在于通過(guò)挖掘價(jià)值信息，為圖書(shū)館提供豐富的智能服務(wù)，增強(qiáng)圖書(shū)館決策與預(yù)測(cè)能力，發(fā)現(xiàn)規(guī)律與痛點(diǎn)問(wèn)題。并通過(guò)數(shù)據(jù)、模型、系統(tǒng)、服務(wù)等維度的前后關(guān)聯(lián)與協(xié)作，發(fā)現(xiàn)背后規(guī)律，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)與輔助決策。如：智能圖書(shū)推介、可視展板與空間預(yù)測(cè)、智能咨詢(xún)機(jī)器人等。

③評(píng)價(jià)型用戶(hù)畫(huà)像：目標(biāo)在于整合數(shù)據(jù)信息、提供智能分類(lèi)、定級(jí)與評(píng)價(jià)。通過(guò)構(gòu)建評(píng)價(jià)型用戶(hù)畫(huà)像，梳理、分析、整合目標(biāo)主體的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)數(shù)據(jù)挖掘、場(chǎng)景匹配、信息歸一化處理等過(guò)程，最終形成能夠清晰、準(zhǔn)確表述場(chǎng)景特征的評(píng)價(jià)信息。如：通過(guò)圖書(shū)館讀者的到館次數(shù)、借閱信息等對(duì)讀者按照主動(dòng)、潛力、激發(fā)、游離等類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)與評(píng)價(jià)。

3 智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像的數(shù)據(jù)維度構(gòu)建

智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像在不同場(chǎng)景和功用下，不同學(xué)者對(duì)圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)維度的表述視角和內(nèi)容各不相同。傳統(tǒng)圖書(shū)館由于數(shù)據(jù)分散在各自的管理系統(tǒng)中，導(dǎo)致數(shù)據(jù)匯集困難、無(wú)法有效流通和融合應(yīng)用，形成數(shù)據(jù)孤島。在構(gòu)建智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像時(shí)，需要統(tǒng)籌考慮校園一卡通、圖書(shū)管理系統(tǒng)、電子資源管理與評(píng)價(jià)系統(tǒng)、綜合門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、移動(dòng)圖書(shū)館等系統(tǒng)平臺(tái)，整合圖書(shū)館信息化過(guò)程中海量、多源、分散的數(shù)據(jù)資源，利用先進(jìn)的信息技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗與邏輯重構(gòu)，形成支持?jǐn)?shù)據(jù)維度構(gòu)建的數(shù)據(jù)集合。同時(shí)，以用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的場(chǎng)域、主題、用途與價(jià)值入手，在數(shù)據(jù)集合中，甄選能夠精準(zhǔn)刻畫(huà)用戶(hù)畫(huà)像的數(shù)據(jù)元素，剔除冗余，形成能夠準(zhǔn)確支撐用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的數(shù)據(jù)體系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像的精準(zhǔn)刻畫(huà)。本文在智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像數(shù)據(jù)描述和實(shí)踐的基礎(chǔ)上，結(jié)合用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的實(shí)際數(shù)據(jù)需求，提出用戶(hù)畫(huà)像的數(shù)據(jù)維度應(yīng)從自然屬性維度、行為偏好維度、情境與環(huán)境維度、網(wǎng)絡(luò)社交維度、實(shí)體聯(lián)系維度5 個(gè)方面刻畫(huà)，共同構(gòu)成智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像的五維數(shù)據(jù)體系模型，其構(gòu)建過(guò)程見(jiàn)圖1。

圖1 智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像五維數(shù)據(jù)維度模型構(gòu)建過(guò)程

①自然屬性維度：是智慧圖書(shū)館構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像的基石。自然屬性維度用來(lái)描述不同用戶(hù)畫(huà)像分型構(gòu)建主體的基本情況，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為固定，主要為靜態(tài)信息。以讀者用戶(hù)畫(huà)像為例，其自然屬性維度的數(shù)據(jù)標(biāo)簽主要包括用戶(hù)ID、姓名、性別、籍貫、年齡、學(xué)歷、職業(yè)職稱(chēng)、所屬單位與部門(mén)、郵箱、電話等信息。在智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像不同分型構(gòu)建過(guò)程中，自然屬性維度的定義并不是一成不變的，可根據(jù)構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像分型的實(shí)際情況（如：讀者畫(huà)像、資源畫(huà)像、機(jī)構(gòu)畫(huà)像、場(chǎng)域畫(huà)像等）進(jìn)行數(shù)據(jù)歸納和重構(gòu)，形成較高層級(jí)、顆粒度較為粗放的自然屬性維度數(shù)據(jù)，以滿(mǎn)足不同分型用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建要求。采集自然屬性維度信息的目的主要是為了更加清楚地刻畫(huà)用戶(hù)畫(huà)像主體，以此為據(jù)構(gòu)建畫(huà)像骨骼印象，勾勒畫(huà)像主體輪廓。自然屬性維度信息的選取對(duì)精準(zhǔn)構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像起著至關(guān)重要的作用，一方面，自然屬性維度數(shù)據(jù)采集的越全面，則畫(huà)像主體輪廓刻畫(huà)與構(gòu)建就會(huì)越精準(zhǔn)，畫(huà)像基礎(chǔ)也更加牢靠；另一方面，自然屬性維度數(shù)據(jù)的采集也并不是越多也好，還要根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建目的，選擇有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，避免造成數(shù)據(jù)冗余和隱私泄露。

②行為偏好維度：是智慧圖書(shū)館構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像的核心。行為偏好維度用來(lái)反映不同用戶(hù)畫(huà)像分型構(gòu)建主體的行為偏好與行為特征，數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活，一般為動(dòng)態(tài)信息。以讀者用戶(hù)畫(huà)像為例，其行為偏好維度的數(shù)據(jù)標(biāo)簽主要包括檢索、瀏覽、借閱、下載、試讀、評(píng)論、分享、復(fù)制、收藏、預(yù)約等行為特征信息和作者、內(nèi)容、學(xué)科、主題等閱讀偏好信息。用戶(hù)畫(huà)像的行為偏好維度根據(jù)獲取方式的不同，一般被分為顯性和隱性2 種類(lèi)型。顯性行為偏好維度數(shù)據(jù)一般是根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像分型的主體特征不需要深入的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)便可獲取的行為數(shù)據(jù)。而隱性行為偏好維度數(shù)據(jù)是隱藏在行為特征背后的數(shù)據(jù)，需要通過(guò)深入數(shù)據(jù)挖掘和模型計(jì)算，結(jié)合某一種用戶(hù)畫(huà)像分型構(gòu)建主體特征得出的行為偏好數(shù)據(jù)。行為偏好維度數(shù)據(jù)既可來(lái)自于網(wǎng)站、館藏目錄檢索系統(tǒng)（OPAC）、空間預(yù)約系統(tǒng)、數(shù)字資源管理平臺(tái)等系統(tǒng)平臺(tái)，也可來(lái)自于情景環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)社交以及實(shí)體模型。在使用行為偏好維度數(shù)據(jù)構(gòu)建智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像時(shí)，應(yīng)注意行為偏好維度甄選尺度和刻畫(huà)數(shù)據(jù)內(nèi)容，以便構(gòu)建出精準(zhǔn)、滿(mǎn)足場(chǎng)景需要的用戶(hù)畫(huà)像。

③情境與環(huán)境維度：是智慧圖書(shū)館構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像在行為偏好維度上的情景與環(huán)境補(bǔ)充，是將情境數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)融合到智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的重要數(shù)據(jù)內(nèi)容。情境與環(huán)境維度數(shù)據(jù)一般包含自然環(huán)境、時(shí)間情境、位置情境、訪問(wèn)情境、活動(dòng)情境、心理情境等。其中，自然環(huán)境、時(shí)間情境、位置情境、訪問(wèn)情境、活動(dòng)情境強(qiáng)化用戶(hù)畫(huà)像的時(shí)空特征；心理情境則反映情緒與思維變化。例如，滿(mǎn)意程度、喜歡程度、情緒狀態(tài)等。情境與環(huán)境維度的信息一般來(lái)自于智能終端設(shè)備、傳感器、Wi-Fi、藍(lán)牙、RFID、GPS 和環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等。在使用情境與環(huán)境維度數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像時(shí)，應(yīng)注意情境數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)與自然屬性維度數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)，增強(qiáng)用戶(hù)畫(huà)像的時(shí)空特征和心理情境，更精準(zhǔn)、動(dòng)態(tài)地反映特定時(shí)空下的行為偏好與需求。

④網(wǎng)絡(luò)社交維度：是智慧圖書(shū)館構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像在行為偏好維度上的網(wǎng)絡(luò)社群關(guān)系補(bǔ)充，是網(wǎng)絡(luò)社群關(guān)系數(shù)據(jù)融合到智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的關(guān)鍵。網(wǎng)絡(luò)社交維度數(shù)據(jù)通過(guò)點(diǎn)贊、分享、評(píng)論、討論、互動(dòng)、關(guān)注、引用、被引、情感態(tài)度等交互行為，將原本看似沒(méi)有關(guān)聯(lián)的特征數(shù)據(jù)融合在一起，構(gòu)建社群關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜，挖掘行為興趣偏好。用戶(hù)不僅是信息的使用者，更是信息內(nèi)容的創(chuàng)造者與傳播者。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)社交維度數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)相似社區(qū)群落、挖掘社區(qū)群落特征與行為規(guī)律，擴(kuò)展用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建數(shù)據(jù)來(lái)源與內(nèi)容，使得智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建與應(yīng)用的覆蓋面更加廣闊。

⑤實(shí)體聯(lián)系維度：反映智慧圖書(shū)館構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像相關(guān)實(shí)體對(duì)構(gòu)建主體的影響，是構(gòu)建精準(zhǔn)用戶(hù)畫(huà)像在業(yè)務(wù)場(chǎng)景上的補(bǔ)充。不同場(chǎng)景下用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建，與其所處在的業(yè)務(wù)環(huán)境密不可分。因此在研究用戶(hù)畫(huà)像時(shí)，應(yīng)該將一定場(chǎng)景下的相關(guān)實(shí)體和聯(lián)系考慮在用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)建之中，進(jìn)而刻畫(huà)更加精準(zhǔn)的用戶(hù)畫(huà)像。如，在高校圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的數(shù)據(jù)維度中，應(yīng)將處在高校場(chǎng)景下的教務(wù)、科研、機(jī)構(gòu)和保證等數(shù)據(jù)考慮其中，建立聯(lián)系，輔助用戶(hù)畫(huà)像的精準(zhǔn)構(gòu)建。

4 結(jié)論

信息技術(shù)的快速發(fā)展給智慧圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像研究帶來(lái)了新的發(fā)展和新的機(jī)遇。用戶(hù)畫(huà)像已然成為高校圖書(shū)館實(shí)現(xiàn)智慧化發(fā)展的全新理念、先進(jìn)技術(shù)和場(chǎng)域模型。文章總結(jié)前人的研究成果，將圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像劃分為本體、群落和功用3 類(lèi)視角9 種分型，構(gòu)建包含數(shù)據(jù)自然屬性維度、行為偏好維度、情境與環(huán)境維度、網(wǎng)絡(luò)社交維度、實(shí)體聯(lián)系維度在內(nèi)的五維數(shù)據(jù)體系模型。通過(guò)對(duì)用戶(hù)畫(huà)像在智慧圖書(shū)館建設(shè)中的內(nèi)涵、分型、數(shù)據(jù)維度進(jìn)行深入剖析，系統(tǒng)闡述了用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)用于圖書(shū)館領(lǐng)域的基礎(chǔ)內(nèi)涵與數(shù)據(jù)體系，進(jìn)而為智慧圖書(shū)館快速應(yīng)用用戶(hù)畫(huà)像開(kāi)展理論應(yīng)用、模型構(gòu)建、系統(tǒng)研究、實(shí)踐運(yùn)用與服務(wù)創(chuàng)新等諸多方面提供數(shù)據(jù)支撐和參考依據(jù)。