高校檔案用戶行為大數據分析技術應用研究

甘 雨 余利娜 廖朝輝 楊 沁 杜詩良

（1.廣東工業大學，廣東 廣州 510000；2.同略科技有限公司，廣東 廣州 510000）

在大數據背景下，互聯網的應用搭建了人與信息之間的溝通橋梁，不僅發現了用戶基本信息資料的使用價值，還在一定基礎上對其進行高效利用，以便從深層次挖掘大數據技術應用的效能以及未來發展前景，為實現服務化信息檔案建設提供技術支持，從而有效驅動高校檔案機構推進增值服務。

1 高校檔案用戶行為大數據分析的優選機制

1.1 從時間維度進行數據優選

從時間維度角度看，能有效對檔案用戶的行為軌跡進行有效掌握，對檔案用戶的行為軌跡進行深入剖析可知，運轉流程主要包括五個階段，分別為需求產生、信息收集、選擇方案、決策建立、后續解決。在此基礎上，后續解決行為則是為增值服務起到關鍵性作用，其中包括針對檔案用戶的使用習慣進行分析，注重用戶的使用體驗等，針對時間維度，對其行為軌跡進行時間記錄，能有效幫助相關人員對用戶需求進行分析和預測，對增值數據的發展具有積極影響[1]。

1.2 從空間維度進行數據優選

從空間維度角度看，能對影響檔案用戶行為的關鍵要素進行有效了解和掌握，在原有整體檔案用戶系統構建中，需根據其專屬性質對相應關鍵要素進行分析和探討，由此能切實獲取到用戶訪問檔案網站的查詢內容、搜索數據等多個信息參數，但是缺乏規整性、順序性等特點，因此，將其重新收集、整理、規劃并提煉成更加具體的用戶行為，并賦予其明確定義，由此可知，從空間維度進行數據優選，能準確挖掘出需要的有關高校檔案用戶的內部問題及相應答案。

1.3 從質量維度進行數據優選

可從質量維度的角度，對檔案用戶行為的數據使用價值進行深層次的分析和評判，從性質上具體可分為靜態數據和動態數據兩種。靜態數據指的是用戶屬性類基礎信息，比如姓名、年齡等，一般都是由檔案管理機構的日常服務體系，針對收集信息進行技術化整理從而自動生成的。動態數據指的是檔案管理機構內部操作系統，自動對用戶行為進行跟蹤記錄，準確獲取操作類相關信息，包括網頁瀏覽、資源下載等。不僅能有效掌握用戶的行為規律和操作流程，還能深化數據的使用價值。

1.4 從來源維度進行數據優選

想要切實提出優化解決方案，必須要從來源維度進行分析和數據優選。以檔案用戶的行為數據存在位置為基礎，可分為內部數據和外部數據，內部數據是大數據的主要支撐來源，而外部數據則起到輔助作用，在高校檔案管理機構運行過程中，內部系統的用戶行為數據始終占據主導地位，外部數據則屬于公共數據，沒有具體數據來源和結構支持。因此，必須優化數據來源結構，針對增值數據的集成機制構建完善的解決方案，促進內部系統與外部環境的協調發展。

2 高校檔案用戶行為大數據分析的技術設計

2.1 用戶行為數據凝練系統的技術設計

用戶行為數據資源凝練系統主要包含兩部分，分別是用戶基本信息模塊和用戶信用評價模塊。建立用戶基本信息模塊是高校檔案用戶行為大數據的重要基礎，其能在固有環境下依據用戶自身及操作進行全面多維度分析為設計基礎，對凝練用戶基本信息數據進行標準化識別，還能在保障用戶隱私的條件下，對基本信息數據進行自動更新和完善，從而高效滿足不同用戶的多樣化需求[2]。

用戶信用評價模塊是整體數據凝練系統中不可分割的重要部分。首先，需應用信息技術手段，對該評價模塊構建完善的評價系統，切實反映出用戶行為的實際服務需求；其次，針對用戶歷史數據的大量積累，對其進行量化分析和整理，運用數據分析技術找尋其中存在的信用風險；再次，通過信息評判機制有效對用戶的行為數據進行價值評判，判別出其應劃分到哪類用戶信用等級；最后，可建立用戶價值分群模型，對符合內部調整的設計手段進行整合應用，根據其中服務與風險管理等級，制定出具有針對性的服務方式。

2.2 用戶行為需求預測系統的技術設計

1）用戶個性化服務推薦模塊，實質作用就是根據用戶個性化需求，為其推薦相似的數據信息，可通過設置相關頁面，由系統內部對用戶的具體操作進行有效指引，完成相應模塊的技術研究，讓用戶挖掘更多感興趣、有價值的信息等以便提供更為精準的推薦服務。

2）用戶傾向模塊，可以充分體現出用戶行為需求預測效果，該模塊的建立可依靠追蹤和分析用戶行為數據的技術手段，對用戶的行為規律進行精準掌握，從而針對用戶的傾向和需求進行準確定位。

3）用戶風險預警模塊，該模塊能對用戶聯結程度進行有效預測，還對可能流失的有價值用戶，根據其個性化特點，采取具有針對性的維系技術方法，進一步降低整體運營風險，提高用戶對高校檔案運營系統的關注度[3]。

2.3 用戶行為數據聯動系統的技術設計

聯動系統能在大數據中快速尋找出不同項目之間的關聯性，突出大數據的便捷性、快速性、高效性等特點，在原有基礎上有助于增值數據的開發和利用，找尋檔案之間的相似關系，減少用戶過濾信息的步驟和壓力，從而在一定程度上減少了用戶檢索的時間。聯動系統針對高校內的實體檔案與電子檔案之間的關聯和優化為基礎進行相關技術設計，從而有效促進借閱量的快速增長。將用戶檢索語言語義分析能將文本、計算機與同義詞等關聯都包含在聯動系統設計內，通過語義映射、檢索聯想等步驟處理后，匹配符合條件的檔案信息，從而符合用戶行為數據聯動系統的設計技術要求。

3 高校檔案用戶行為大數據分析的應用策略

3.1 制定明確的建設目標

高校檔案用戶管理內部機構要根據實際業務需求、基礎條件等實際情況，以現代科技水平發展為基準，對目前大數據管理情況進行分析研究，從而制定出嚴謹的檔案用戶行為大數據分析系統的建設目標，進一步明確總體建設規劃目標，以及具有階段性意義的實施方案，在此基礎上，還要對經濟成本的實際效益與大數據的應用范圍進行預估，并要保證估價的合理性和科學性。并將發展重點轉移到針對信息數據的分析、整理、儲存以及預測能力等，具有核心競爭力性質的有效提高上，有效提升自身的實際應用價值。

3.2 確立規范的標準流程

大數據信息操作流程較為復雜，所以對相應的技術和標準要求也逐漸提高，在此基礎上，需要依靠科學規范的技術標準和流程對數據進行進一步轉化及輸送，因此，針對高校檔案管理機構來說，需要不斷對技術標準與流程進行嚴格規范，不斷對“用戶行為”的內涵定義、“行為事件”的采集標準、“行為事件”的凝練手段以及“結果可視化”的展示形式進行嚴格規范，根據大數據的自身運轉，對這些要素進行分析定義，為后續任務奠定有效基礎，實現業務需求與實際效益的結合和統一。

3.3 提升數據的表現能力

高校檔案管理機構的工作重點就是要在保障數據安全的同時，有效的提升數據的表現力，充分發揮應用數據的實質，展現出數據表現的實際意義，想要切實提升數據的表現力，首先就應建立健全安全數據監管制度，在法律依據下對數據的應用起到一定保障作用，與此同時還要完善用戶數據隱私防護機制，確保數據充分表現其實際意義的基礎上，保證其安全性和穩定性，從而有效提升數據的應用范圍和能力，還要結合現代科技不斷強化高校檔案管理的數字化、智能化設備，為用戶提供高效、精準的數據信息。

4 結論

綜上所述，高校檔案管理應用大數據分析技術是社會發展的必要準備和必然趨勢，因此，必須加強高校檔案用戶行為大數據分析技術，提高重視程度，確保檔案用戶行為大數據分析技術應用水平的精準化、智能化、實時化和科學化，推進高校檔案增值服務的可持續 發展。