移動圖書館推薦系統中的用戶畫像與資源畫像情境化融合研究*

劉海鷗 李 凱 姜 波

（1.燕山大學經濟管理學院 河北秦皇島 066004；2. 燕山大學圖書館 河北秦皇島 066004）

1 引言

隨著大數據技術的興起，移動圖書館用戶的信息資源需求呈現出大數據化、動態化與場景化等特點，這就導致傳統的圖書館信息資源服務模式難以適應用戶的智能化、個性化、創新化推薦服務需求[1]。如何從海量數據中挖掘出與移動用戶需求精準匹配的圖書館信息資源成為大數據時代個性化服務領域亟待解決的新課題[2]。作為一種新興的用戶行為分析工具，用戶畫像通過提取大量數據化標簽刻畫出用戶的行為特征，進而完成資源的精確推送[3-4]。基于海量數據構建移動圖書館用戶畫像和圖書資源畫像，并對二者進行情境化融合，可進一步有效挖掘讀者在不同情境下的知識服務需求，因此能為移動圖書館的情境化、即時化、智能化推薦服務提供新的思路。

關于用戶畫像的研究較多，國外學者Costas（2013）[5]、Lei Li（2014）[6]、Ravi（2016）[7]、Pablo[8]等 都 對 用 戶畫像在個性化推薦系統中的構建和應用進行了分析和探討。我國的陳添源（2018）[9]、畢達天（2018）[10]、佟林杰（2019）[11]、王英（2020）[12]、張莉曼（2020）[13]等學者也對圖書館推薦系統中用戶畫像的數據獲取、畫像建模和用戶特征等進行了分析和驗證，通過畫像模型對用戶行為數據進行深入剖析，并結合用戶的情境信息為其推送適合的圖書資源。資源畫像是在用戶畫像的思想和構建原理的基礎上，對圖書資源的各種信息數據進行挖掘和處理，從而生成關于圖書資源的畫像模型。相比之下，關于資源畫像的研究成果較少。楊帆（2018）[14]提出采集ALEPH書目系統、文津書目搜索系統和讀者門戶系統“資源”相關數據，構建資源畫像模型的標簽體系，但未采集文獻數據庫并動態利用數據。王慶（2018）[15]、李雅（2018）[16]通過構建讀者和圖書資源畫像模型搭建了圖書館大數據平臺，將之應用于圖書館精細化讀者服務領域，致力于向不同用戶群體實施精準營銷、進行精準推薦。郭儉等（2019）[17]基于蘇州線上教育中心的學習行為數據，同時融合了用戶行為數據的挖掘結果，由此提出一套資源畫像的構建方法，從而為優化學生的學習決策提供服務。畢強（2019）[18]在研究中首先確定了圖書館畫像的數據來源，然后遴選了用戶畫像與資源畫像的事實標簽，通過畫像構建來進行數字圖書館資源的個性化推薦。徐海玲等（2019）[19]借鑒領域本體的方法，通過對數據的深層次挖掘，利用資源聚合的原理，構建了基于資源畫像的社交媒體內部資源聚合模型和外部資源聚合模型。研究結果表明，資源畫像能為社交媒體的資源聚合提供新的思路。通過對圖書館數據進行梳理，劉芳等（2020）[20]探索了資源畫像和讀者畫像的構建步驟，并分析了畫像的具體表現方式及其在圖書館中的應用，從而為圖書館資源建設、讀者個性化服務提供數據決策支撐。

通過文獻分析可以看出，用戶畫像在圖書館領域內的研究大多關注如何構建和使用用戶畫像，而關于資源畫像的研究則相對較少，相關文獻也多單獨構建和使用資源畫像，缺乏對用戶畫像和資源畫像深度融合方面的研究，也沒有深入研究圖書館推薦系統中的用戶畫像與資源畫像情境化的融合問題。鑒于此，文章在借鑒前人研究成果的基礎上，構建出移動圖書館的用戶畫像和資源畫像模型，然后從維度、層次和路徑三個方面對移動圖書館用戶畫像和資源畫像進行情境化融合。用戶畫像和資源畫像的深度融合可以優化移動圖書館推薦系統的服務方式，并為當前移動圖書館的情境化推薦系統研究提供參考。

2 移動圖書館用戶畫像與資源畫像情境化融合推薦的學理分析

2.1 情境化融合的理論內涵

融合就是將用戶畫像和資源畫像融為一體，有機結合，組合成為一個整體。用戶畫像所描述的是讀者的基本信息、閱讀偏好、閱讀風格和社交互動等數據信息，資源畫像所描述的是圖書資源的基本信息、資源類型、媒體類型和資源熱度等數據信息。因此，移動圖書館畫像的情境化融合，就是將用戶畫像和資源畫像所描述的各種讀者數據信息和圖書資源數據信息融為一體的過程，旨在畫像融合的基礎上將讀者和圖書資源的各種信息標簽、主題進行有機結合，實現移動圖書館推薦系統在技術、平臺和服務上的創新。此外，移動圖書館與傳統圖書館最大的不同在于其移動性，因此需全面考慮用戶所處情境的變換和對用戶需求的影響。這就要求移動圖書館要為用戶提供不同情境下的知識需求服務[21]。用戶畫像和資源畫像的情境化融合能夠將用戶和資源進行更精準地匹配，構建出能與用戶期望相符的情境化推薦系統，極大提升情境導向推薦系統的推送功能和服務效果，將合適的圖書館服務資源推送給讀者，滿足不同情境下的用戶需求。

2.2 情境化融合的主要目標

2.2.1 數據融合

數字化時代下，隨著云計算和互聯網技術的發展，讀者和圖書資源的各種信息都以數字化信息的形式存在，并逐漸從數字化轉向為數據化。數據化是指將各種類型的數字信息，轉變為結構化、標準化的數據信息，同時根據數據信息的形式和種類，對數據信息進行不同的研究和應用。數據融合就是將各種數據信息根據類型和形態進行融合，形成完整的大數據，從而能夠對數據進行集中處理，并從中發現有價值的信息，使數據得到最大化利用。畫像模型是挖掘和處理讀者和圖書資源的數據之后所呈現的標簽集合，因此，用戶畫像和資源畫像可以被視為讀者和圖書資源數據信息的代表。讀者和圖書資源的數據融合可以通過用戶畫像和資源畫像的情境化融合來完成，生成完整的移動圖書館大數據。同時，也能夠發現和挖掘讀者數據和圖書資源數據之間存在的關聯，實現讀者和圖書資源數據的有機結合，從而讓數據能夠發揮作用、創造價值。

2.2.2 關聯挖掘

關聯挖掘就是在用戶畫像和資源畫像所代表的讀者和圖書資源數據信息中進行挖掘，發現數據當中的關聯關系。移動圖書館畫像情境化融合是對用戶畫像和資源畫像的標簽、主題和情境等數據信息集合進行關聯的過程，發現讀者和圖書資源之間的相關關系，使畫像能夠更好地進行融合,從而提升推薦系統的精準度。如可以挖掘讀者的文獻查閱、下載和收藏等行為數據與圖書資源的分布和服務數據中的相關關系，從而發現用戶和圖書資源的關聯，實現圖書資源的精準推送。除此之外，移動圖書館畫像情境化融合還能挖掘用戶和用戶、資源和資源中的關聯。對讀者間進行關聯挖掘可以發現不同讀者的相同點，如都喜歡同一個作者、喜歡同一種類型的圖書等，為讀者推送具有相同愛好的伙伴，使其能夠充分討論和交流，還能將興趣、偏好相似的用戶進行聚類，由此建立準確、全面的讀者畫像模型。通過關聯挖掘能對特征相似、關聯度高的資源進行聚類，挖掘出信息資源中的隱性關聯，進而發現復雜數據集的隱性知識，最終為讀者推送更為匹配的資源。

2.2.3 知識發現

知識發現是通過各種技術在各類型信息中發現和獲取有價值的隱性知識的過程。移動圖書館畫像融合就是在融合讀者和圖書資源的大量數據信息后，通過大數據技術和數據挖掘技術，發現讀者和圖書資源中有價值的信息，并轉化為有用的知識并應用到移動圖書館的推薦系統之中。在云計算和互聯網技術的基礎上，大量的讀者和圖書資源信息可以被移動圖書館收集和梳理，以此構建出大量的讀者和圖書資源信息庫，然后通過用戶畫像和資源畫像對讀者和圖書資源數據信息進行處理和研究。最后，在考慮情境要素的基礎上進一步融合用戶畫像和資源畫像模型，從讀者和圖書資源的各種信息中提取潛藏知識，以更好地滿足讀者的知識需要。

3 移動圖書館用戶畫像與資源畫像構建

3.1 數據獲取與處理

數據獲取與處理是建立用戶畫像和資源畫像模型的第一步。用戶數據的收集主要是對讀者的基本情況、閱讀偏好和社交互動等數據進行收集；圖書資源數據的收集主要是對圖書資源的基本信息、內容梗概和資源熱度等數據進行收集。這些數據描繪的是讀者和圖書資源的主要屬性，主要通過圖書館相關數據庫，相關平臺數據庫進行獲取和處理。如從圖書館平臺可以獲取讀者的姓名、年齡、性別、教育背景、地區、從事工作、檢索記錄、借閱歷史、借閱記錄等基本信息：通過圖書館后臺數據庫中提取出圖書資源的作者、類別、所屬出版社、出版年份、媒介類型、語種、內容等數據；讀者在圖書館中點贊、轉發和下載的資源內容及其次數和頻率，還有讀者對圖書資源的評論和讀者之間的交流互動等數據，都可以通過圖書館社交網站獲取。由于移動圖書館是一種線上的應用方式，因此，在收集數據時，數據的出處不同，數據格式更是多種多樣，這就需要對收集來的數據進行預處理。鑒于所獲取數據的結構不一致，為了便于用戶畫像和資源畫像的深度融合，需要將所有的數據都轉換為結構一致的數據。文章通過集成、規約和轉化等數據預處理方法將獲取的數據轉化為同一結構的數據格式。需要指出的是，采集數據時要盡量保證準確、及時、完整，這樣構建出的畫像模型更為準確有效，且易于實現讀者畫像與資源畫像的相互匹配。

3.2 標簽提取及權重計算

在對用戶和圖書資源數據進行提取和處理后，為了構建出精準的畫像模型，需要對用戶和圖書資源進行標簽提取，構建標簽體系。由于用戶和資源畫像是多元化、多維度的，傳統的標簽提取方式不能深入挖掘用戶和圖書資源畫像特征，致使用戶畫像和資源畫像的標簽標注不夠準確，標簽體系也不夠全面，導致用戶畫像和圖書資源的描繪不夠精準。因此，根據所提取的信息數據，從多維度來提取圖書用戶和圖書資源的標簽，構建較為完善的標簽體系。

對于用戶標簽的提取，文章根據所收集到的用戶基本信息數據、閱讀偏好數據、閱讀風格和社交互動數據三個維度的具體數據，從三個方面提取標簽，構建標簽體系。其主要包括基本信息標簽、知識偏好標簽和社交互動標簽。基本信息標簽主要描述用戶的姓名、性別、年齡、職業、教育背景和聯系方式等信息，由于圖書館數據庫中用戶的基本信息較為精練，很多可以直接作為標簽。閱讀偏好標簽主要描述的是用戶群體系統信息檢索、頁面瀏覽、內容下載等行為，在進行提取時，可以將用戶檢索內容、頁面瀏覽的關鍵詞作為知識偏好標簽。但由于用戶的知識偏好不是一成不變的，在進行權重計算時要綜合考慮場景變化的影響。閱讀風格標簽主要描述的是用戶閱讀時長、閱讀時段等，此類標簽可以通過圖書館門禁系統和借閱記錄提取。社交互動標簽主要描述的是用戶閱讀過程中產生的分享、評論和收藏等，此類標簽是從移動閱讀網絡平臺上的評論、討論數據中提取。在進行標簽提取時，可將用戶評論、交流的話題關鍵詞作為標簽進行提取，通過用戶間連線的粗細程度表示用戶互動行為發生的強弱關系。

對于圖書資源的標簽提取，文章主要從基本屬性數據、媒體類型數據、內容屬性數據和資源熱度數據四方面信息數據中進行標簽提取，由此構建出相對應的四維度標簽體系，具體包括基本信息標簽、媒體類型標簽、內容屬性標簽和資源熱度標簽。其中，基本屬性標簽主要描述的是圖書資源的作者、出版社、出版時間、資源分布等數據信息。媒體類型標簽主要描述的是圖書資源的媒體類型，如文本、圖片、音頻和視頻等數據信息，在提取標簽時，可以將圖書資源所屬的媒體類型作為標簽。內容屬性標簽描寫的是圖書資源的主要內容、知識主題和研究領域等數據，在進行標簽提取時，可以將圖書資源的知識主題作為標簽進行提取。資源熱度標簽主要描述的是圖書資源被用戶檢索、瀏覽、下載次數等數據。在進行標簽提取時，用節點表示圖書資源，節點大小表示圖書資源被訪問的次數。由于圖書資源的熱度是會隨著環境和時間發生改變的，因此在進行權重計算時，可以通過綜合偏好權重和衰減權重進行體現。

3.3 畫像模型的生成

在構建完成多維度的標簽體系后，以用戶和圖書資源的標簽體系為依據，對讀者和圖書資源的相關特征進行分析。通過特征和標簽的匹配，將相應的標簽粘貼回到讀者和圖書資源上，實現讀者和圖書資源的標簽化，從而構建出讀者和圖書資源的畫像模型。在對用戶畫像和資源畫像構建完成后，參考各標簽不同的權重，使用tagCloud、Wordle、Tagul等將畫像標簽進行可視化表示，并采用語義分析技術進一步挖掘讀者和圖書資源間的隱性關系。最后，聚類用戶畫像與資源畫像的各類標簽，實現類似屬性特征的用戶和圖書資源的聚集，由此得到群體用戶畫像和對應的資源畫像。

4 移動圖書館用戶畫像與資源畫像的情境化融合

4.1 用戶畫像與資源畫像情境化融合的維度

移動圖書館用戶畫像與資源畫像的情境化融合既要分析讀者在不同情境下的知識需求，也要使圖書資源的知識主題符合用戶所處的情境。因此，移動圖書館用戶畫像與資源畫像的情境化融合要從多個維度進行分析。

4.1.1 需求維度

移動圖書館畫像情境化融合的目的是通過畫像融合來實現用戶和資源的精準匹配，以此來滿足讀者的需求，而且移動圖書館推薦系統的發展也離不開用戶需求的驅動。但當前用戶的需求變得越來越復雜，且會根據情境的不同發生改變。因此，移動圖書館畫像的情境化融合要從用戶需求的維度上入手，全面考慮用戶在不同情境下的需求變化趨勢，深度剖析用戶畫像的各維度標簽信息，找出不同情境下用戶需求的差別，歸納出用戶在每一情境下的閱讀需求，使移動圖書館的情境化推薦系統成為能夠滿足用戶不同需求、功能多元、方便快捷的推薦系統，突出情境化融合的優勢。

4.1.2 主題維度

移動圖書館畫像的情境化融合不僅要考慮用戶的需求，還要考慮圖書資源所表達的知識主題是否與用戶的需求一致，這樣才能達到最佳的推送效果。因此，情境化融合要將圖書資源所表達的知識主題與用戶不同情境下的知識需求進行精準匹配，使移動圖書館的情境化推薦系統能夠將圖書資源進行更為精準有效的推送，滿足用戶的知識需求。具體而言，通過對圖書資源的基礎信息和主題信息進行深度挖掘，構建圖書資源的主題詞匯；融合用戶畫像中用戶所檢索的知識主題與資源畫像所表達的知識主題，實現圖書資源知識主題與用戶需求的匹配，從而促成用戶畫像和資源畫像充分融合，提高用戶與圖書資源匹配的準確率。

4.1.3 情境維度

除了考慮用戶的需求和圖書資源的主題之外，還要對用戶所處的情境和移動圖書館推薦系統服務方式之間的融合進行全面考慮。用戶所需求的服務是與自己所處情境相宜的服務，因此要構建出推送服務和推送時間均能滿足用戶不同場景需求的情境化推薦系統。移動圖書館畫像的情境化融合要從用戶畫像的各種行為數據信息中分析出用戶可能所處的情境信息；然后根據情境信息對資源畫像進行分析，在圖書資源中搜尋出與該情境適合的圖書資源；最后根據用戶所處的情境要素，從情境維度對適合每種情境的服務方式進行選擇，從而實現用戶情境與移動圖書館推薦系統服務方式有機融合的目的，在適當時間為讀者提供更合適的推送服務。

4.2 用戶畫像與資源畫像情境化融合的層次

從用戶畫像與資源畫像情境化融合的層次來看，可以分為標簽融合、主題融合、情境融合和服務融合。

4.2.1 標簽融合

標簽融合是用戶畫像和資源畫像情境化融合的起點。標簽是建立畫像模型的核心所在，因此，用戶畫像和資源畫像的融合首先需要從標簽上進行融合。同時，標簽又具有語義化和短文本的特點，在融合時會更加便捷。標簽所代表的是讀者和圖書資源的各種數據信息，因此可以根據標簽所代表的數據信息重要性來計算標簽的權重大小，提取權重較大的標簽作為中心標簽。其次，根據聚類算法匯聚中心標簽形成聚類中心，計算用戶畫像和資源畫像各類標簽和中心標簽的相關度，聚合關聯性最大的標簽,形成新的聚類中心，如此循環往復直至每個標簽與聚類中心之間的相關性不再變化，這樣就完成了標簽的聚類，并將聚類的標簽進行融合。最后，通過標簽的融合將相似的用戶和圖書資源進行匯總，使其成為用戶畫像和資源畫像融合的基礎部分。

4.2.2 主題融合

主題融合是用戶畫像和資源畫像進行情境化融合的中間部分，主題是圖書資源主要內容和用戶需求的簡潔表述，用戶復雜的需求可以通過幾個簡單的主題詞進行表達，而圖書資源的主要內容和中心思想也可以用幾個簡單的主題詞進行表述。因此，要想使畫像融合更加深入細致，就要將讀者需求主題和圖書資源主題進行融合，發現和挖掘標簽中潛在的和有用的用戶需求主題和圖書資源主題，并分析兩者之間的關聯性，將關聯度大的主題進行融合。具體而言，首先需要挖掘用戶畫像中的閱讀偏好和社交互動標簽體系中的各類標簽，獲取用戶搜索行為和討論行為的主題；其次對圖書資源的主題標簽進行分析，提取出圖書資源的主題詞，運用詞庫匹配擴展主題詞；然后運用關聯規則的知識發現方法，對用戶畫像和圖書資源畫像主題之間存在的知識關聯進行挖掘，并對兩者之間的知識關聯度進行計算，融合主題關聯度較高的用戶畫像和資源畫像；最后，根據整體規劃對各個類型的主題詞進行有效優化與融合，構建出多樣化、分布式的融合主題詞庫。

4.2.3 情境融合

情境融合是用戶畫像和資源畫像情境化融合的關鍵部分，情境是指用戶在一定時間內所處的境況。情境融合就是將畫像中所隱藏的情境信息與移動圖書館服務方式進行融合，使推薦系統所提供的服務方式能更進一步進行組織和優化。依據用戶畫像中的閱讀偏好標簽和社交互動標簽，分析出其中隱藏的情境信息，進而對讀者可能所處的情境進行猜測。根據用戶所處的不同情境，得出用戶在該情境下的需求主題，結合用戶需求主題和圖書資源主題在圖書資源中找出合適的服務資源。此外，情境融合還要選擇適合用戶當前情境的服務方式，將當前情境、知識主題和服務方式進行有效融合，構建全面、多樣、體驗式的情境化推薦系統。

4.2.4 服務融合

服務融合是融合的最終目的，畫像融合的最終目標是構建出精準的移動圖書館情境化推薦系統，通過對各個情境要素的有機融合和主題凝練，將情境化推薦系統所提供的全部推送服務和推送時間根據用戶情境進行有效融合，構建出適合情境、用戶滿意的移動圖書館推薦系統，形成移動圖書館即時、以人為本、情境導向的個性化服務內容和服務模式。

4.3 用戶畫像與資源畫像情境化融合的路徑

移動圖書館用戶畫像與資源畫像的情境化融合要按照“需求分析—資源主題—情境融合—服務優化—推薦效果—效果反饋”的路徑循環發展，實現有機融合。

4.3.1 需求分析

用戶的需求一直是移動圖書館個性化推薦系統的關注方向，圖書館只有從用戶的角度出發，在全面考慮用戶需求的基礎上進行科學設計，才能充分體現“用戶第一，以人為本”的理念[22]。用戶需求可通過四個方式進行獲取：一是從用戶畫像中的基礎信息數據中獲取，根據用戶的基礎信息，分析出用戶可能所需的圖書資源，以此在圖書資源中進行篩選，如對用戶的學歷、職業進行分析，找出適合用戶的圖書、文獻等資源；二是對用戶畫像中的閱讀偏好進行分析，根據用戶所喜好的作者、內容進行分析，如某個用戶經常借閱“計算機”類的書籍，就可以將與“計算機”有關的圖書資源推送給該用戶；三是用戶行為分析，根據用戶搜索歷史、下載內容分析用戶的知識需求，如某位用戶在移動圖書館平臺上經常搜索和下載關于武俠小說的內容，就為其推送有關武俠小說的圖書資源；四是用戶需求反饋，根據用戶反饋對畫像進行監測及修正，改進推薦系統的精準度，并在服務平臺上進行更新與展示，如此循環最終形成一個良性的情境化推薦生態系統。

4.3.2 資源主題

移動圖書館內圖書資源的數量較多，怎樣從海量的資源尋找出滿足用戶需求的資源至關重要。為解決這個問題，可以通過生成一系列資源主題來刻畫圖書資源的內容特征，根據主題詞將合適的圖書資源推送給用戶。具體而言，建立資源主題是從所構建的圖書資源畫像各類標簽系統中挖掘出圖書資源所包含的各個方面主題詞，將這些主題詞進行匯總，然后根據用戶的查閱、閱覽和下載等行為得出用戶目標資源的主題詞，最后將與該主題詞相關的服務資源推送給用戶。移動閱讀環境下，動態主題畫像能及時反映移動閱讀主題的發展變化過程，可利用貪婪算法隨著移動閱讀情境的變化對資源主題不斷修正，實現資源主題的動態更新。

4.3.3 情境融合

移動圖書館的便捷性使用戶能隨時隨地瀏覽查閱圖書館資源，但用戶情境具有多變性，且用戶需求會根據情境的不同而發生改變。因此，需要系統分析用戶的情境要素，以此來對移動圖書館的服務方式進行調整，從而滿足用戶隨情境變化而轉變的需求。具體而言，可根據讀者在用戶畫像中的行為信息得出讀者所處情境，將情境信息映射為用戶需求內容偏好和對資源內容的限定性條件，分析當前情境下的讀者需求并建立基于情境的用戶偏好模型，圍繞情境變化、融合情境與用戶需求、情境化服務三個方面逐一計算其與待推薦信息的相似度，以此全面、合理、細致地挖掘用戶的情境要素，挑選合適的圖書資源，以實現對移動圖書館畫像的情境化融合。

4.3.4 服務優化

移動圖書館的服務方式主要是為用戶推送合適的相關資源的形式。對于服務的優化，需要把握好情境融合的層次，對用戶畫像標簽與資源畫像標簽、用戶需求和資源主題、情境與推薦服務的融合等進行合理詳細的考慮，從滿足用戶情境化需求、融通推薦系統虛實空間、嵌入式實時服務、服務成本合理控制四個維度進行綜合考量，科學布局、合理優化移動圖書館服務方式，及時調整推送策略、推送方式與推送時間，以全面滿足用戶需求。

4.3.5 推薦效果

推薦效果是衡量移動圖書館用戶畫像與資源畫像情境化融合效果的標準。推薦系統所提供的服務只有能夠滿足用戶的需求，能使用戶更加便捷迅速地找到自己所需的圖書資源，才能說明畫像融合有了效果，因此推薦效果就是對融合效果的檢驗。移動圖書館情境化推薦效果包括推薦系統情境的利用度、所提供服務的用戶滿意度、用戶體驗度、推送的精準度、成本效益度等指標。以上指標均能實現，推薦系統才能得到用戶的肯定。

4.3.6 效果反饋

移動圖書館的推薦系統不是一成不變的，須進行不定期的優化和改善，以滿足用戶多變的需求。用戶是移動圖書館推薦系統的使用者，其反饋對推薦系統和服務方式的改善和優化十分重要。因此，接受用戶反饋并加以利用，處理好移動圖書館情境化推薦與用戶反饋結果之間的辨證關系，通過試錯改進不足，不斷完善推薦機制。具體而言，要依據用戶反饋對畫像模型進行修正，做好推薦系統情境要素的斟酌與比選，將與移動圖書館用戶接受期望不符的情境要素刪除，保持情境融合與用戶接受期望方向的一致性和供需的平衡性，優化和改善移動圖書館推薦系統所提供的服務和功能，使移動圖書館推薦系統能夠適應和滿足用戶多變的需求，進而提高用戶的滿意度。

5 結語

在互聯網時代背景下，移動圖書館推薦系統中的用戶畫像與資源畫像融合是對館藏資源進行高效利用的重要途徑，并能提高移動圖書館推薦系統的服務質量。文章將用戶畫像方法引用到移動圖書館的推薦系統中，基于用戶畫像的思想對移動圖書館的讀者和圖書資源構建用戶畫像和資源畫像，接著從維度、層次和路徑三個方面對用戶畫像和資源畫像的融合進行分析，并據此提出畫像情境化融合在移動圖書館推薦系統中的應用，為當前移動圖書館推薦系統實現精準推送和個性化服務提供參考。然而，文章只是從理論上對用戶畫像和資源畫像的情境化融合進行研究，并沒有從數據和算法等方面來對用戶畫像和資源畫像的情境融合進行實證分析。未來，期待學界針對數據挖掘和深度學習等技術開展進一步探索，以促進本領域研究的不斷深入。

（來稿時間：2020年12月）