大數據環境下用戶畫像在圖書館個性化服務中的研究

楊正

【摘要】? ? 在大數據環境下，深入描述用戶的基本屬性和特征，將用戶畫像模型應用到當前圖書館的服務中，可以提高圖書館的個性化服務。本文首先對用戶畫像的概念進行闡述，然后介紹了當前圖書館在服務過程中存在的現狀，然后從三個層面（數據的采集、分析以及個性化服務）來對圖書館進行用戶畫像模型的構建，最后對當前圖書館個性化服務的優化提出了幾點建議。

【關鍵詞】? ? 大數據? ? 用戶畫像? ? 圖書館? ? 個性化服務

引言：

用戶畫像是建立在真實數據上用戶特征信息的集合，其原理就是通過對用戶的興趣愛好、閱讀習慣、瀏覽記錄等信息進行分析，從而掌握用戶的需求。在大數據還沒有普及之前，用戶的信息僅僅只存在在紙質資料或孤立的電腦中不可能被收集。

而進入大數據時代，圖書館可以利用科學手段來得到用戶的全方位信息，即可以最大化的收集所有用戶信息，進而通過這些信息為每一位用戶提供精準的、個性的、人性化的服務，優化用戶體驗。

在大數據技術的推動下，基于用戶畫像的服務已經是用戶多樣化需求的重要手段，圖書館要是再不跟上時代腳步，發展以用戶需求為本的個性化服務，就會被社會拋棄，從而最終有可能被淘汰。文章通過對當前圖書館服務的現狀進行分析，構建基于用戶畫像為基礎的圖書館服務，最終提出優化圖書館個性化服務的幾點策略，以期對未來圖書館的服務具有一定的參考意義。

一、用戶畫像的概念

用戶畫像的概念是Alan Cooper最早提出來的[1-2]，他認為用戶畫像是真實用戶數據的虛擬表示，通過挖掘數據，對用戶典型信息進行分析，將用戶的靜態和動態數據進行標簽矢量化，建立以用戶為目標的模型。余孟杰[3]認為收集海量的用戶大數據是構建用戶畫像的前提，然后再對這些用戶進行標簽化。孫曄[4]等通過對銀行客戶的理財、消費、財富等信息進行用戶畫像，為銀行理財產品銷售提供有力的依據。王洋[5]等信息化手段對用戶的瀏覽記錄進行分析，從而建立用戶畫像。王順箐[6]通過對讀者的興趣愛好數據進行分析構建用戶畫像，大大提高了圖書館服務的準確性。

在Alan Cooper的觀點中，用戶畫像的概念簡單地說就是給用戶貼標簽。在大數據時代，用戶使用各種網絡社交媒體都會留下足跡，而大數據就是將這些足跡收集起來，如性別年齡、興趣愛好、社會屬性、消費習慣等，然后通過對這些大數據進行分析構建用戶畫像，最終可能會挖掘出更深層次的數據。

二、圖書館個性化服務現狀

當前，對用戶的潛在需求進行分析和預測是圖書館信息服務的一項重要工作，可以為圖書館個性化服務工作的開展提供有效的支持。但是，由于受到軟硬件條件及人為等諸多因素的影響，大部分圖書館在服務意識和服務體制等方面還是存在一些問題。

2.1未從用戶的需求出發

目前，部分高校圖書館還沒有清晰地認識到個性化服務與圖書館之間存在密切聯系，沒有為用戶提供其興趣范圍內的信息服務，提供的信息內容不能迎合用戶的需求。同時，在數據挖掘的認識上也沒有到位，沒用站在用戶的角度上思考問題，導致圖書館服務與讀者的需求之間存在難以協調的矛盾。

2.2被動挖掘用戶信息

在大數據環境下，圖書館個性化服務是一項復雜的系統工程，需要對用戶的瀏覽行為提前做出分析與預測，以便更加快速地為用戶提供其需求范圍內的服務。然而很多圖書館為了節省人力物力沒有啟動大數據技術，而是在間接獲得用戶需求后才被動去挖掘用戶信息，這不僅不利于對用戶信息的動態跟蹤，也無法獲得準確的用戶特征而導致用戶需求與個性化服務之間存在脫節與滯后的現象。

2.3圖書館服務理念急需轉變

目前，個性化服務在我國大部分圖書館還沒有開展，而是僅通過官方網站將現有的大量館藏資源以瀏覽的方式向讀者提供。這種通過圖書館的查找和瀏覽方式來獲取信息的方式已經很難滿足他們的更多需求，最終的結果就是導致圖書館的資源沒有得到充分利用。

因此，圖書館應該在這方面加以重視，加強個性化服務的建設，將現有的館藏資源進行轉化，變被動為主動，采用主動為讀者提供個性化服務的方式來迎合讀者的需求，通過加強圖書館個性化服務的體系建設，制定完善的規章制度，主動拉近圖書館與讀者用戶的距離，這將不僅有利于滿足用戶的需求，同時對提升圖書館的個性化服務質量具有很大的意義。

三、構建基于用戶畫像的圖書館服務

用戶畫像作為一種分析工具，可以為圖書館個性化服務提供用戶需求信息和依據。將圖書館的個性化與用戶畫像進行有效結合，利用用戶畫像的科技優勢來彌補當前圖書館服務的缺陷，這可以極大地提高用戶滿意度。圖書館用戶畫像的構建可以分為數據收集、用戶建模和個性化服務的實現三個方面。

3.1用戶畫像數據收集

在大數據時代，隨著信息技術的發展，用戶的海量信息被網絡保存下來，這對于構建基于用戶畫像的圖書館服務模型提供了有力的依據。用戶畫像數據一般可分為動態數據和靜態數據，用戶靜態數據主要有讀者用戶的姓名、性別等基本屬性，這些數據是用戶在使用平臺上注冊后保留的信息。用戶動態數據是用戶在圖書館的行為活動記錄，包括圖書館借閱室、閱覽室的刷卡記錄，圖書館用戶網站的在線瀏覽記錄、圖書借還記錄、檢索館藏資源數據等信息[7]。通過收集用戶的靜態數據，一般可以推測出用戶的潛在需求，而動態數據可以直接反映用戶的直接需求，構建用戶畫像可以為讀者提供更有針對性的服務。

3.2 用戶畫像模型的構建

圖書館在收集了大量用戶數據之后，就是需要對這些數據進行用戶畫像模型的構建。對采集的原始數據進行預處理，也就是對收集的重復數據、缺失數據等進行前期處理。由于標簽化后用戶屬性較多，這就需要對這些用戶屬性進行降維處理，最終形成用戶屬性的標簽庫。通過提取的特征標簽初步形成個體用戶的畫像，再利用數據挖掘技術進行聚類分析，從而形成群體畫像。這樣，畫像模型就可以快速的對用戶特征進行描述和表達，從而很快的檢索出對象信息，最終將相應的知識服務向用戶進行匹配。

文章通過讀者的動態數據和靜態數據進行分類整理，構建的用戶畫像模型如下。

3.3 個性化服務的實現

讀者用戶在電腦端進行查詢瀏覽的時候，圖書館后臺就會參考用戶畫像的模型進行計算，從所有的用戶畫像中選擇出最能匹配用戶的模型，對檢索的知識和內容進行可視化操作后再向用戶進行展示。

同時，圖書館還能根據網絡的實時數據調整用戶的屬性特征，通過不斷更新數據信息來抽象新的標簽，然后進行替換并保留最新的標簽，從而不斷完善用戶畫像，提高用戶對圖書館個性化服務的體驗。

四、優化圖書館個性化服務的策略

4.1把握用戶需求

圖書館開展個性化服務的前提就是要精準把握用戶的需求，只有做到了主動為用戶提供個性化服務，才能更好地推動圖書館各項工作的積極開展及進步，這是圖書館有效服務框架的邏輯起點。

4.2定制個性化服務目標

把握用戶需求就是個性化服務的基礎，這也是大數據時代圖書館服務的重點內容和方向。只有牢牢把握用戶的需求，與此同時制定個性化的服務目標，才能保障圖書館有效服務的持續進行，才能更好地完善圖書館服務計劃，確定圖書館的服務內容與標準。

4.3即時評價與反饋用戶滿意度

用戶滿意度是服務行業最重要得工作，只有了解用戶滿意度才能更好地掌握自身的服務水平，發現在服務過程中存在的缺點與問題，才能制定出更完善的服務策略。對用戶滿意度進行即時的評價和反饋，不僅對圖書館服務相當重要，這也是所有服務行業應該引起重視的內容。

因此，圖書館個性化服務的建設要非常注意用戶的需求，一切以用戶需求為根本，注重用戶的反饋，不斷對用戶的反饋信息做出分析處理，這將對圖書館提升個性化服務的質量和效率十分重要。

五、結束語

在大數據時代下，用戶畫像在圖書館服務領域的運用越來越多，用戶畫像在商業、計算機等領域的應用也已經日漸成熟，而用戶畫像在圖書館領域的實踐應用目前還處于初步探索階段，圖書館在用戶畫像的研究上還需要做出更多的努力，這樣才能提高圖書館個性化服務的目標，為用戶提供更優質的服務。

參? 考? 文? 獻

[1]丁一琦，楊騫，朱夢月.基于用戶畫像的高校圖書館精準知識服務研究[J].電腦編程技巧與維護，2020（12）：71-72+83.

[2] 李春秋.基于用戶畫像的智慧圖書館個性化服務研究[J].阜陽職業技術學院學報，2020，31（04）：69-72.

[3]余孟杰.產品研發中用戶畫像的數據建模[J]設計藝術研究，2014，4（6）：62-64.

[4]孫曄，楊照東，陳德華.大數據用戶畫像技術在商業銀行的應用[J].數字通信世界，2016（9）：86-88.

[5]王洋，丁志剛，鄭樹泉，等.一種用戶畫像系統的設計與實現 [J].計算機應用與軟件，2018（3）：8-14.

[6]王順箐.以用戶畫像構建智慧閱讀推薦系統[J].圖書館學研究，2018（4）：92-96.

[7]李曉敏，熊回香，杜瑾，景紫薇.智慧圖書館中基于用戶畫像的圖書推薦研究[J/OL].情報科學：1-7[2021-03-15].