基于用戶畫像的圖書館個性化推薦體系構建策略研究

韓秋萍

(青島市即墨區第一職業中等專業學校，山東 青島 266200)

圖書館是人類知識文化的資源服務中心，在提升人們文化素養和閱讀能力方面發揮了不可替代的重要作用。現代社會環境下，圖書館用戶體量龐大、類型多樣、需求各異，閱讀行為十分復雜，迫切需要利用智慧化手段對他們進行精準分類，挖掘數據價值，預測其需求，進而實現便捷精準的閱讀推薦服務。當下，圖書館館藏資源數量快速增加，但供給方式依舊停留在單向傳統檢索和傳輸水平，加之用戶信息素養普遍不高，難以在海量信息中獲取目標文獻，導致資源服務效率過低、個性化水平不高。大數據、人工智能等技術能夠細致描繪用戶畫像，精準感知和預測其需求，構建個性化的資源推薦系統，有效優化用戶的閱讀體驗，推動“人找書”的模糊被動服務模式向“書找人”的精準主動服務模式轉變。

1 用戶畫像概述

1.1 用戶畫像

“用戶畫像”(Persona)是由社交之父Alan Cooper在1998年最早提出的，他認為用戶畫像是“基于用戶真實數據的虛擬代表”。其后，多位學者對“用戶畫像”概念進行完善補充，如：Giuseppe Amat從對象構成的角度對用戶畫像進行定義，即用戶畫像是一個由用戶信息構成的可以描述任何個體用戶需求、個性化偏好以及用戶興趣的結構化表示的形象集合。現代技術環境下，用戶畫像指的是資源供給方通過收集、分析和處理用戶的個人基本信息、閱讀行為、偏好數據及環境信息等，制定具有用戶明顯特征的高度凝練的特征化標識，并將具有相似屬性的用戶進行歸類，使用戶特征形象具體化，便于推薦團隊建立系統化精準認知，進而掌握和預測用戶需求變化，提供高品質的個性化服務。……