畫像視角下的數(shù)字圖書館服務(wù)體系建設(shè)

趙萌萌

摘 要：文章論述了用戶畫像的概念，介紹了用戶畫像視角下數(shù)字圖書館服務(wù)的相關(guān)內(nèi)容，探討了用戶畫像相關(guān)技術(shù)的具體應(yīng)用，即數(shù)據(jù)采集和標(biāo)簽提取技術(shù)、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)、個(gè)性化推薦技術(shù)等，分析了數(shù)字圖書館服務(wù)體系建設(shè)的重點(diǎn)，旨在提高圖書館各類資源的利用率，為用戶提供個(gè)性化的資源推薦服務(wù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖書館；服務(wù)體系；用戶畫像

中圖分類號(hào)：G250.76?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?? 文章編號(hào)：1003-1588（2023）05-0094-03

1 用戶畫像

用戶畫像是指收集和分析目標(biāo)用戶的基礎(chǔ)信息、歷史行為、生活習(xí)慣等數(shù)據(jù)，挖掘其中與用戶需求和偏好相關(guān)的信息內(nèi)容，再利用各類算法提取能夠體現(xiàn)用戶特征的核心指標(biāo)，從而給目標(biāo)用戶貼上全維度的標(biāo)簽［1，2］。用戶畫像具有目標(biāo)性、獨(dú)特性、真實(shí)性和移情性等特征［3］，是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)用戶模型。在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、精準(zhǔn)營(yíng)銷、教育、廣告等領(lǐng)域中使用用戶畫像技術(shù)，能夠進(jìn)一步分析用戶需求，從而對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行更細(xì)致的劃分。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，用戶畫像技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)畫像，即基于定期更新的海量用戶數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行信息挖掘，分析勾勒用戶的行為偏好、場(chǎng)景、價(jià)值取向及背景等多維度特征，對(duì)用戶形象進(jìn)行全面精準(zhǔn)的刻畫，進(jìn)而有效預(yù)測(cè)用戶需求并提供與之相適應(yīng)的服務(wù)。相較于傳統(tǒng)討論小組、問卷調(diào)查等信息數(shù)據(jù)采集方式，自動(dòng)用戶畫像的數(shù)據(jù)采集過程更加智能，收集的數(shù)據(jù)信息更加豐富，應(yīng)用前景更為廣闊。

2 用戶畫像視角下的數(shù)字圖書館服務(wù)

在數(shù)字圖書館服務(wù)中應(yīng)用用戶畫像技術(shù)，是指搜集并分析用戶的基礎(chǔ)信息、閱讀偏好和借閱歷史等數(shù)據(jù)，提取與用戶閱讀特點(diǎn)相關(guān)的核心指標(biāo)，再利用聚類算法對(duì)用戶進(jìn)行分類，分析挖掘不同用戶群體的閱讀信息全貌與需求，進(jìn)而建設(shè)更高效的服務(wù)體系，全面滿足用戶的信息需求。將用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字圖書館服務(wù)領(lǐng)域是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)，其應(yīng)用具有三大特征：一是交互性。交互性是指在使用數(shù)字圖書館過程中，不同用戶的終端和圖書館系統(tǒng)之間產(chǎn)生了大量互動(dòng)行為和數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)是分析用戶行為的前提和基礎(chǔ)。二是動(dòng)態(tài)性。動(dòng)態(tài)性是指用戶的各類操作處于持續(xù)變化中，其訪問偏好、閱讀興趣等標(biāo)簽信息也會(huì)隨之不斷調(diào)整與更新。三是跨時(shí)空性。跨時(shí)空性體現(xiàn)在受諸多因素影響，用戶的閱讀偏好和興趣會(huì)存在短期遷移，從而使相同的書籍內(nèi)容在不同時(shí)間、空間上對(duì)用戶的吸引性存在差異，精準(zhǔn)化的用戶畫像能夠?qū)τ脩羝眠M(jìn)行及時(shí)跟蹤，并對(duì)畫像結(jié)果進(jìn)行反饋更新［4］。

3 用戶畫像相關(guān)技術(shù)

3.1 數(shù)據(jù)采集和標(biāo)簽提取技術(shù)

利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)能夠全面準(zhǔn)確地采集用戶的數(shù)據(jù)信息，該技術(shù)是建立用戶畫像的基礎(chǔ)，如日志挖掘技術(shù)、平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)采集技術(shù)、埋點(diǎn)監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)等［5］。日志挖掘和平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)采集技術(shù)通常被用于采集用戶的社交數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)等。圖書館只有對(duì)采集到的數(shù)據(jù)做更深層次的分析挖掘，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。Web日志與平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)詳細(xì)記錄了用戶的行為軌跡，而海量行為數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了相應(yīng)的規(guī)律，分析這些數(shù)據(jù)能夠了解用戶的深層次需求。與自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集相比，日志挖掘與平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)采集的成本偏高，但對(duì)于數(shù)字圖書館服務(wù)體系建設(shè)而言，系統(tǒng)日志與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)價(jià)值又極高，無(wú)法完全放棄。埋點(diǎn)監(jiān)控是利用SDK對(duì)系統(tǒng)頁(yè)面操作節(jié)點(diǎn)進(jìn)行搜集，埋點(diǎn)出現(xiàn)行為變化時(shí)，系統(tǒng)便能夠自動(dòng)傳輸數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)能夠自動(dòng)收集用戶的基礎(chǔ)信息，有效降低了數(shù)據(jù)采集的成本［6］。標(biāo)簽提取是指提取源數(shù)據(jù)中的用戶特征和偏好并對(duì)其進(jìn)行格式化處理，進(jìn)而構(gòu)建用戶的虛擬化模型，形成具有標(biāo)簽特征與應(yīng)用價(jià)值的用戶畫像。

3.2 數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)

HBase和Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是應(yīng)用較為廣泛的數(shù)據(jù)標(biāo)簽存儲(chǔ)方式。HBase是一個(gè)分布式的開源數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠?qū)崟r(shí)儲(chǔ)存、讀寫數(shù)據(jù)信息。Hive是依托Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)信息進(jìn)行提取和轉(zhuǎn)換、加載，更適用于處理結(jié)構(gòu)化信息［7］。數(shù)據(jù)庫(kù)主要被用于儲(chǔ)存原始數(shù)據(jù)，處理相關(guān)事務(wù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則主要被用于計(jì)算分析數(shù)據(jù)，能夠?qū)?shù)據(jù)信息進(jìn)行加載、轉(zhuǎn)換和抽取等操作。Hive負(fù)責(zé)儲(chǔ)存源數(shù)據(jù)，HBase負(fù)責(zé)對(duì)需實(shí)時(shí)查詢的軌跡和日志等進(jìn)行處理，二者表現(xiàn)出了較高的兼容性。

3.3 個(gè)性化推薦技術(shù)

個(gè)性化推薦技術(shù)主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、協(xié)同過濾算法等。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的一個(gè)分支，是指通過綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)、概率等學(xué)科知識(shí)和算法，使計(jì)算機(jī)能夠盡可能模擬人類的學(xué)習(xí)模式，并在持續(xù)的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)積累中優(yōu)化算法性能［8］。大數(shù)據(jù)背景下，圖書館可以借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度和智能化的數(shù)據(jù)分析，為個(gè)性化推薦提供支持。協(xié)同過濾算法是應(yīng)用較為廣泛的個(gè)性化推薦算法之一，其原理是基于用戶歷史操作信息計(jì)算不同用戶的距離，參考與目標(biāo)用戶相距最近的用戶加權(quán)評(píng)價(jià)值，對(duì)目標(biāo)用戶對(duì)產(chǎn)品的喜愛程度進(jìn)行預(yù)測(cè)，系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果向目標(biāo)用戶推薦其可能感興趣的產(chǎn)品。協(xié)同過濾算法具體可以被劃分為基于用戶的協(xié)同過濾、基于物品的協(xié)同過濾等，在數(shù)字圖書館服務(wù)體系建設(shè)中，筆者更傾向利用基于用戶的協(xié)同過程算法，即通過計(jì)算用戶的相似性，向其推薦同類型用戶感興趣的資訊信息，同時(shí)也能夠挖掘用戶尚未表現(xiàn)出的喜好興趣，防范出現(xiàn)推薦內(nèi)容同質(zhì)化等問題。

4 基于用戶畫像的數(shù)字圖書館服務(wù)體系建設(shè)

4.1 精準(zhǔn)化推薦

目前，圖書館提供的泛在化推薦服務(wù)已經(jīng)很難滿足用戶的個(gè)性化資源獲取需求。隨著人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，精準(zhǔn)化推薦服務(wù)成為數(shù)字圖書館服務(wù)體系的重要構(gòu)成部分。精準(zhǔn)化推薦以圖書館用戶為核心，通過分析用戶在圖書館借閱、搜索的行為數(shù)據(jù)，挖掘其深層次的信息需求，從而針對(duì)性地調(diào)整資源配置，為用戶提供精準(zhǔn)化的資源推薦服務(wù)。精準(zhǔn)化推薦以建立用戶標(biāo)簽體系為基礎(chǔ)，用戶標(biāo)簽體系主要包括用戶基本屬性、閱讀興趣與偏好、閱讀主題、心理特征等。圖書館應(yīng)按照用戶標(biāo)簽的相似性和關(guān)聯(lián)性對(duì)其進(jìn)行劃分，如按專業(yè)、年齡、性別等將用戶分為不同群體，形成相應(yīng)的群體畫像，從而明確不同群體用戶的活躍度、借閱特點(diǎn)和閱讀偏好等，這是圖書館提供精準(zhǔn)化服務(wù)的依據(jù)。

4.2 個(gè)性化智慧搜索

信息資源的爆炸式增長(zhǎng)導(dǎo)致當(dāng)代社會(huì)信息焦慮現(xiàn)象日益嚴(yán)重，難以高效滿足用戶知識(shí)需求成為突出問題［9］。個(gè)性化搜索可以幫助圖書館用戶快速精準(zhǔn)檢索到所需內(nèi)容，一定程度上緩解了用戶的信息焦慮。個(gè)性化智慧搜索是數(shù)字圖書館服務(wù)體系的核心業(yè)務(wù)之一，其在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上對(duì)用戶在特定和普遍情景中的偏好興趣進(jìn)行挖掘，并根據(jù)用戶每次的檢索行為及時(shí)調(diào)整分析結(jié)果。當(dāng)用戶檢索時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將檢索詞與數(shù)據(jù)庫(kù)主題詞做匹配，并根據(jù)用戶顯性和隱性需求調(diào)整主題。

4.3 智能化隱私保護(hù)

隨著數(shù)字圖書館資源的開放共享，用戶的信息安全與個(gè)人隱私安全成為業(yè)界廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)之一。數(shù)字圖書館服務(wù)體系隱私安全問題主要涉及身份污染與隱私泄漏兩個(gè)方面：身份污染問題是由于用戶賬號(hào)綁定了過多身份信息，進(jìn)而產(chǎn)生各種無(wú)用數(shù)據(jù)；隱私泄漏是指未經(jīng)圖書館用戶允許私自使用用戶信息并獲取利益［10］。數(shù)字圖書館在提供精準(zhǔn)化推薦、智慧化預(yù)測(cè)等服務(wù)時(shí)，會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、搜集用戶行為信息并上傳至云端，而云空間的不確定性與虛擬性，導(dǎo)致信息收集傳輸期間極易發(fā)生隱私泄露或數(shù)據(jù)丟失等問題。圖書館可采取數(shù)據(jù)脫敏的方式處理用戶行為數(shù)據(jù)，即基于用戶所處情景將數(shù)據(jù)信息分為不可恢復(fù)和可恢復(fù)兩種類型，同時(shí)構(gòu)建隱藏式用戶標(biāo)簽體系，對(duì)行為數(shù)據(jù)的共享和使用權(quán)限進(jìn)行控制，并通過隱藏用戶標(biāo)簽進(jìn)一步防范數(shù)據(jù)信息泄露，保證用戶個(gè)人隱私信息的安全。

5 結(jié)語(yǔ)

用戶畫像作為利用大數(shù)據(jù)技術(shù)精準(zhǔn)定位用戶的一種重要方式，被運(yùn)用到圖書館閱讀推薦、知識(shí)服務(wù)等方面，基于此，圖書館能夠?yàn)橛脩籼峁﹤€(gè)性化的閱讀推廣服務(wù)。數(shù)字圖書館應(yīng)充分重視新興技術(shù)的應(yīng)用，積極構(gòu)建科學(xué)合理的服務(wù)體系，降低運(yùn)營(yíng)成本，減少資源浪費(fèi)，全方位提升用戶體驗(yàn)。

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（編校：周雪芹）