基于用户画像的高校图书馆知识推荐服务优化研究

在资源越来越丰富而利用率却越来越低的背景下,如何有效利用高校图书馆资源开展知识推荐服务是现阶段的一个研究主题.文章基于用户画像在高校图书馆知识推荐服务方面的应用优势,梳理了当前高校图书馆知识推荐服务的不足,并借助用户画像的构建过程对高校图书馆开展知识推荐服务提出优化策略.即高校图书馆要不断完善自身理念,动态把握用户需求,开发特色馆藏资源,建立健全的用户隐私保障制度,及时处理用户反馈信息.     

高校图书馆用户画像构建与精准服务模式研究

用户画像是高校图书馆实现精准服务和智慧服务的重要工具。对高校图书馆开展精准服务的现实需求进行分析,从用户特点出发,通过数据采集、数据处理、数据更新、数据可视化等步骤为用户画像进行模型建构,据此提出针对学习型、科研型、管理型3种用户类型的高校图书馆精准服务模式。     

融合情景感知的智慧图书馆用户画像构建研究

首先对情景感知与智慧图书馆用户画像进行概述,其次从用户潜在阅读需求分析、个性化需求满足两个方面分析融合情景感知的智慧图书馆用户画像构建的可行性,从情景数据采集、情景数据处理、情景数据分析、用户画像建模等方面构建融合情景感知的智慧图书馆用户画像模型架构,最后从打造智能化情景感知系统、多元适配的用户画像模型、建立反映用户背景属性差异的情景感知调节机制等维度构建融合情景感知的智慧图书馆用户画像。     

图书馆用户画像服务系统的构建研究

解析用户画像的概念和方法,分析用户画像应用于图书馆的可行性,并利用该技术构建图书馆精准服务系统,将用户画像所反映出的特征信息用以提升图书馆的建设。合理地利用"用户画像"技术,挖掘用户信息中的特征和行为,进而满足用户日益变化的新需求,是增强自身竞争力的有效途径,也是图书馆服务的新趋势。     

基于用户画像的高校图书馆精准服务构建

图书馆精准服务是"互联网+"时代的图书馆发展的必然趋势,要实现"精准"必须关注的基础就是用户。文章在对用户画像理念及国内外研究梳理的基础上,从现有大数据利用状况、主观上精准服务转型的需要和客观上该技术执行可行性三方面分析用户画像技术实现高校图书馆精准服务的可行性。最后在搭建图书馆精准服务架构系统的基础上,提出围绕用户画像实现高校图书馆精准服务的技术过程。     

基于用户画像的图书馆个性化推荐体系构建策略研究

随着智慧要素在不同领域的广泛应用,基于“智慧+”的个性化服务方式逐渐成为信息行业发展的重要趋势和方向。作为“十四五”时期智慧服务建设的重要项目,图书馆将会在新理念和新技术的引领和支撑下更加重视用户的中心地位,大力发展基于用户画像的个性化推荐服务系统,转变传统僵化思维,构建“书找人”的主动服务范式。文章简述了用户画像的概念和形成步骤,分析了图书馆构建基于用户画像的个性化推荐系统的参与要素、服务框架与具体要求,并就如何优化推广成效给出了若干建议。     

面向精准化服务的图书馆用户画像模型构建

[目的/意义] 基于用户画像构建图书馆精准服务模型,以期为用户进行精确服务提供参考,并为图书馆界进行精准化服务提供新方向。[方法/过程] 以用户基本数据、用户动态行为数据、心理特征数据、情境感知数据、社交网络数据5个维度作为数据来源,基于用户画像技术构建数据来源层、数据处理层、用户数据仓库、精准应用层,打造在线服务推送、个性化推荐、用户流失预警、用户关系管理、场景化服务的服务特色。[结果/结论] 虽然用户画像技术对于用户精准服务有重大的利用价值,但是用户隐私安全也应当考虑在内。所以从技术、用户意识与隐私政策、多维度的角度保护用户隐私,加上用户画像技术在图书馆的实施,通过这些措施达到图书馆精准服务的目标。     

数据驱动的高校图书馆用户画像构建研究

用户画像作为高校图书馆数字化智能化转型过程中实现精准服务的重要手段,近年来受到了普遍关注,但当前研究大多面向单一的业务类型采集用户历史行为数据建模,缺乏具有一定通用性、能切合高校图书馆多种服务场景、基于动态实时的全量数据构建用户画像的理论框架。本研究通过梳理高校图书馆用户画像的理论内涵,结合高校图书馆业务情境探究数据驱动的用户画像新特征,以具体服务场景下的业务流程和与之相关的用户行为路径为主线,借鉴 OSM 模型自上而下逐层构建适应不同业务场景的用户画像标签体系,提出适应不同数据规模且实时更新的用户画像系统框架,并从宏观、中观和微观层面阐述高校图书馆用户画像的应用实践。     

基于用户画像的图书推荐算法实证研究

个性化推荐算法能够帮助读者从图书馆海量馆藏中发现所需图书,有助于提高馆藏利用率和读者服务效率。文章以高校图书馆图书数据、读者数据和借阅数据为数据源,从中抽取关键词构建图书画像和读者画像;利用向量空间模型计算图书与读者之间的相似度,向读者推荐与其相似度排名靠前的图书;并进行推荐算法效果实证分析,揭示著录数据、读者类型、推荐窗口等变量对推荐准确率的影响。     

高校移动图书馆流失用户画像模型构建

高校移动图书馆流失用户画像模型能够指导并帮助高校图书馆描绘具体的用户画像,理清用户流失因素,探索不同类型流失用户的特征,方便高校图书馆实施后续个性化管理方案。在“刺激-机体-反应”(S-O-R)理论的指导下,运用扎根理论分析访谈数据并提取用户流失因素、用户变化、用户行为、用户基本属性四个方面的用户画像标签,构建高校移动图书馆流失用户画像标签框架及模型;同时,理清流失用户画像标签间的关系,分析流失原因和流失心理,为高校移动图书馆了解用户流失形成机制、建立流失用户画像和采取应对措施提供参考。图3。表5。参考文献42。     

高校图书馆实体空间用户画像构建实证研究

探讨并应用图书馆用户画像研究方法,对明确图书馆实体空间用户差异化特征、建立精准服务模式、提升多元服务空间的用户体验具有重要参考价值.以武汉大学图书馆实体空间用户为研究对象,构建了以用户基本信息、行为及需求信息组成的用户画像标签体系,通过图书馆系统获取用户基本信息,并依据标签体系设计调查问卷,获取相关行为及需求特征数据,...     

基于用户画像的高校图书馆信息素养教育

用户画像是高校图书馆理解用户需求和实现个性化服务、智慧服务的有力工具。文章简述了用户画像在图情领域的研究应用情况,提出高校信息素养教育用户画像模型框架,阐述用户画像在高校图书馆信息素养教育中的应用。     

基于用户画像的高校移动图书馆情境化服务研究

介绍了用户画像的概念和在商业、媒介、计算机、图书情报等领域的研究现状,分析了高校移动图书馆用户画像应用的必要性和可行性,对高校移动图书馆用户画像数据获取、画像建模进行了剖析,就基于用户画像的高校移动图书信息资源服务模式创新提出了建设性方案。     

基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计

用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服务层设计探讨用户画像的构建流程,重点在用户画像构建和画像服务层面进行阐述,同时从用户基本属性、阅读状态、学习风格、阅读偏好四个维度构建用户多维画像模型,并提出基于冷启动和用户阅读学习过程画像的个性化推荐服务策略,以期为后疫情教育环境下高校图书馆开展个性化资源推荐服务和满足用户多维度阅读学习需求提供参考。     

国内图书馆用户画像研究综述

大数据时代推动了图书馆服务的变革,将用户画像引入图书馆领域,可实现精准服务与推荐。本文以CNKI为文献统计来源,对国内关于图书馆用户画像的学术论文进行统计分析与现状分析,从图书馆用户画像构建过程、精准服务、精准推荐、实践应用等4个方面进行详细阐述,并提出几点国内图书馆用户画像研究发展趋势及建议。     

基于画像分析的高校图书馆精准知识服务研究

构建基于用户画像与资源画像联动的精准知识服务体系,从而有效提升高校图书馆知识资源服务效能,切实满足用户个性化的知识需求.通过剖析用户画像与资源画像的创建流程,明确"画像对接→服务传送→服务反馈→画像修正→画像对接"循环式的画像迭代与精准知识服务实现机制.利用画像拓展、画像聚类、画像演绎、画像追踪,高校图书馆能够更好地关切到用户全方位的知识需求,促进全共享知识社区的构建,实现全内容知识产品的生成,并达成全过程知识服务的优化.     

高校移动图书馆用户画像构建实证

[目的/意义]利用用户画像的构建方法,探究并呈现高校移动图书馆用户群体的差异化行为特征,有利于图书馆更为精准地知晓潜在的用户需求和实际使用行为,对于改进图书馆服务营销策略具有重要的参考意义。[方法/过程]总结用户画像在图书馆的实践现状,提出基于移动图书馆特定情境下构建其用户画像标签体系,借鉴VALS 2用户细分的态度量表从使用心理偏好入手重构标签描述体系。以标签体系设计问卷并调研高校移动图书馆用户的人口统计属性、使用行为和使用心理偏好等变量,利用因子分析、聚类分析和判别分析法选取适宜的用户画像个数。借助R语言wordcloud2软件包可视化展示不同用户画像的特征标签云,针对每个画像,结合人口统计属性、使用行为和特征标签展开描述与讨论。[结果/结论]提出一种构建特定业务情境下用户画像的分析方法,为高校移动图书馆提升精准用户定位和开展差异化服务提供实证研究参考。     

基于用户画像的高校图书馆学科采访模式研究

随着互联网技术发展,图书馆传统采访模式出现文献资源建设与读者需求不匹配等矛盾,而用户画像技术以挖掘用户行为需求为特点,有利于及时发现并满足读者个性化需求。通过建立用户画像学科采访系统,将线上图采中心、用户画像学科群、分级分类式采访、读者决策等学科采访模式融合,提升文献资源采访精准度和利用率,为学校学科发展提供文献资源保障。     

数据驱动的高校图书馆用户画像构建研究北大核心

用户画像作为高校图书馆数字化智能化转型过程中实现精准服务的重要手段,近年来受到了普遍关注,但当前研究大多面向单一的业务类型采集用户历史行为数据建模,缺乏具有一定通用性、能切合高校图书馆多种服务场景、基于动态实时的全量数据构建用户画像的理论框架。本研究通过梳理高校图书馆用户画像的理论内涵,结合高校图书馆业务情境探究数据驱动的用户画像新特征,以具体服务场景下的业务流程和与之相关的用户行为路径为主线,借鉴OSM模型自上而下逐层构建适应不同业务场景的用户画像标签体系,提出适应不同数据规模且实时更新的用户画像系统框架,并从宏观、中观和微观层面阐述高校图书馆用户画像的应用实践。