基于用戶畫像的個性化電子資源推薦服務初探

王懿松 張雪蕾

摘要隨著信息過載時代的到來，海量的電子資源使用戶身處“知識迷航”的困境。同時，用來刻畫用戶行為的用戶畫像已在各領域廣泛應用。通過對用戶數據的分析挖掘，可構建出高精度的用戶畫像，這對面向用戶開展電子資源推薦服務具有重要作用。論文構建的用戶畫像是基于用戶與資源維度，結合了用戶的基本屬性、興趣屬性及社交屬性構建了用戶相似度模型來發現相似用戶，并對用戶與相似用戶的閱讀偏好進行相似度計算，最后將相似用戶閱讀偏好中相似度值較高的電子資源進行推薦服務。實驗結果表明基于用戶畫像的個性化電子資源推薦服務可較為精確地實現個性化推薦服務，這是對智慧圖書館提供相應智慧服務的有效探索，更加便利用戶的數據獲取。

關鍵詞用戶畫像；電子資源；訪問行為；推薦服務

分類號 G250.7

Preliminary Exploration of Personalized Electronic Resource Recommendation Service Based on User Personas

Wang Yisong， Zhang Xuelei

AbstractWith the advent of the era of information overload， the use of massive electronic resources has placed users in a dilemma of “knowledge loss”. At the same time， user personas， which are used to characterize user behavior， have been widely applied in various fields. Through the analysis and mining of user data， a highly accurate user persona can be constructed， which plays an important role in providing electronic resource recommendation services to users. The user persona constructed in this paper?is based on the dimensions of users and resources， and combines the basic attributes， interest attributes， and social attributes of users to construct a user similarity model to discover similar users. The similarity calculation is performed on the reading preferences of users and similar users， and finally， the electronic resources with high similarity values in the reading preferences of similar users are recommended for service. The experimental results show that personalized electronic resource recommendation services based on user personas can achieve personalized recommendation services more accurately. This is an effective exploration of providing corresponding smart services for smart libraries， which is more convenient for users to obtain data.

Keywords ?User profiles. Electronic resources. Access behaviors. Recommendation services.

0引言

隨著社會智慧化進程的加快，及“全國智慧圖書館體系建設”項目的正式啟動，智慧圖書館建設已由“將來時”逐步發展到了“現在時”^[1]，智慧圖書館更強調在智慧技術加持下通過創新智慧服務來賦能用戶。現階段，知識爆炸時代引發了海量資源信息，使得用戶深陷“知識迷航”困境，搜索所需資源需要耗費更多的時間成本，因此如何減輕信息過載困境，面向用戶提供便捷的數據獲取途徑，進而提升文獻精準服務能力，滿足用戶個性化閱讀需求，就更需要精確地刻畫出用戶信息需求并據此開展智慧推薦服務。

目前，解決信息過載的主要方式是搜索引擎與推薦系統，二者對于用戶來說是互補工具。搜索引擎滿足了明確目的用戶的主動查找需求，推薦系統幫助用戶發現無明確目的時的感興趣內容。推薦系統是將用戶與物品聯系，更好地發掘出物品的長尾，這正是個性化推薦系統的主要目標。個性化推薦需要依賴于用戶的行為數據，通過解析大量的用戶行為日志，給不同用戶添加標簽來實現。而用戶畫像技術是對真實用戶的抽象描述，通過構建多維度標簽屬性勾畫用戶特征、行為、興趣或偏好，從而為個性化服務、精準推送提供了數據支持。

常見電子資源的推薦算法有基于圖的推薦、基于內容推薦和協同過濾推薦等，但前兩者未考慮影響推薦結果的其他重要因素，且在小數據集上表現良好卻難以處理大規模在線數據，而協同過濾容易受到冷啟動及稀疏數據問題的影響。本文提出的基于用戶畫像的電子資源推薦方法，可對傳統推薦效能給予補充和效應增強。

綜上，基于用戶畫像的個性化電子資源推薦系統會主動面向用戶推薦相似文獻，進而建立系統與用戶間的密切聯系，形成“用戶-系統-用戶”的良性循環。本文在用戶畫像框架下，提出了結合用戶的基本屬性、興趣屬性及社交屬性構建用戶相似度模型發現相似用戶，并對用戶與相似用戶的閱讀偏好進行相似度計算，最后將相似用戶閱讀偏好中相似度值較高的電子資源進行推薦服務。該方法是以平臺建設為抓手，是對設計、探索圖書館開展創新智慧服務的有效探索。

1相關研究概述

1.1用戶畫像

傳統的用戶畫像最初多應用于計算機及電子商務領域，作為精準營銷、個性化推薦推薦及用戶拓展等業務的數據支撐。近年來，用戶畫像也逐步應用到圖書館服務領域。早在1985年，英國國家書目和Blaise-line通過訪談及電話采訪方式調查用戶對英國國家書目和Blaise-line的使用情況進行分析，以滿足用戶多元化信息需求^[2]。P.， Jomsri^[3]通過用戶數據構建用戶畫像，并應用關聯規則建立圖書推薦模型；Kumar^[4]等使用奇異值分解方法為每個用戶構建用戶興趣畫像，并標注用戶感興趣的資源，并將其應用于用戶的個性化搜索。Abri等^[5]通過主題模型構建用戶主題特征，并使用主題模型根據用戶配置文件對用戶進行分組實現群體用戶興趣畫像的刻畫。

國內相關研究起步較晚，李業根^[6]在2014年首次提出了使用用戶畫像實現圖書館精準營銷策略；張鈞^[7]構建了基于用戶畫像的圖書館知識發現服務模型。劉速^[8]以天津圖書館為例，闡述了用戶畫像的構建方法及可視化、多維度交叉分析、關系圖譜等分析方法。徐海玲等^[9]借鑒概念格方法，對不同群體用戶進行關聯規則挖掘，并實現群體用戶興趣畫像的刻畫。王慶等^[10]整合圖書館各個系統的用戶數據，通過聚類等數據挖掘分析方式形成用戶標簽體系并建立用戶畫像模型，從單用戶及群體用戶角度開展了資源的精準推薦。何娟^[11]、李曉敏等^[12]、王大阜等^[13]從用戶多屬性維度出發構建用戶畫像，并實現智慧圖書館的圖書個性化。于興尚等、陳丹等、徐鵬程等基于用戶畫像，構建圖書館精準服務模型^[14]，為用戶提供個性化服務^[15]，促進數字圖書館的知識服務升級^[16]。

1.2電子資源推薦

電子資源推薦技術是根據用戶在平臺內的檢索、閱讀習慣主動向用戶推送其感興趣的資源，旨在幫助用戶從海量資源中迅速找到所需文獻，滿足其個性化需求。隨著電子文獻數量激增及用戶對電子資源利用率的提高，越來越多的學者開始關注電子資源的推薦方式。傳統的電子資源推薦方式主要分為三類：基于圖的推薦、基于內容的推薦和協同過濾推薦^[17]。

基于圖的推薦算法不考慮到用戶的背景信息及資源的內容，而是通過將用戶或物品的聯系抽象成網絡中的節點，通過度量節點間的相關性進行推薦。例如Chakraborty等^[18]使用關鍵詞構建引文圖表并通過頂點增強的隨機游走算法進行推薦；Cai等^[19]構建了一個地點層、作者層與論文層的三層圖，并結合書目網絡模型實現了個性化論文推薦。

基于內容的推薦方式是從資源內容本身提取特征構建推薦模型，如R.， Nagori等^[20]通過LDA對語料庫進行主題分析，并通過相似度模型實現基于內容的推薦方法；曾子明^[21]等通過基于內容的個性化過濾方法識別用戶主題偏好，再利用社會網絡分析方法識別文獻并進行推薦。

協同過濾算法是電子資源推薦中應用較為普遍的算法，其理論是通過用戶對資源的反饋構建評分矩陣，從中篩選出目標用戶可能感興趣的信息。如李默等^[22]提出了在協同過濾算法的基礎上融合了相似性評價、信任度與社會網絡的學術資源推薦方法；王剛^[23]通過挖掘用戶行為對其興趣量化，并建立隨時間而變的自適應用戶興趣模型，結合基于用戶與基于項目的協同過濾算法實現電子資源推薦服務；楊辰等^[24]在基于用戶的協同過濾算法基礎上，使用非監督的融合策略整合了文本相似度及用戶相似度，構建了個性化的電子文獻資源推薦系統。

綜合已有研究可知，現用推薦算法不能很好地獲取及挖掘用戶的特征及隱顯興趣，但綜合考慮用戶與資源特征是有效提高電子資源推薦準確性的關鍵要素，基于此，本文通過構建用戶畫像，結合用戶相似度與資源相似度算法，可以從多維度為不同背景、不同知識需求的用戶提供差異化的個性化電子資源推送，有效實現服務定位精準化與資源利用高效化。

2?用戶畫像的構建

用戶畫像的構建可分為3個步驟：數據采集、數據預處理及用戶畫像生成。在數據采集時，需盡可能從多維角度收集詳盡的原始數據，預處理繁雜冗余的原始數并提煉有效信息，并利用自然語言處理、標簽等方式生成多維度的用戶畫像。

2.1數據收集

為更精準地描述用戶全貌，需要采集多來源數據構建不同維度的用戶畫像模型。用戶畫像數據多分為靜態數據與動態數據。靜態數據多是用戶基本屬性，如姓名、性別、院系、年級等；動態數據多指戶行為數據，如用戶不斷變化的行為類型。

本文利用西安交通大學電子資源使用統計分析系統作為用戶畫像采集數據源，并以西安交通大學2023年CNKI數據庫為例完成畫像構建及資源推薦。靜態數據為校園統一身份認證接入的信息傳遞及圖書館管理系統中的相關讀者信息；動態信息為用戶訪問數據庫時的點擊、訪問操作數據。

2.2數據預處理

數據預處理階段是將有效數據從原始數據中提煉并分離，轉換為合理的存儲結構，便于后續數據挖掘及畫像構建。在預處理過程中，除對所需字段的日志解析外，還需判斷用戶行為，防止用戶誤操作或網絡導致的重復、錯誤數據。如：在處理檢索日志時，在1分鐘內發生的多次相同詞檢索記為1次檢索。本文設置時間參數為T，T取值1分鐘，將1分鐘內重復行為刪除。預處理數據后，本文選擇了在CNKI數據庫均存在檢索、閱讀及下載行為，且閱讀下載記錄總和大于20條記錄的用戶作為用戶數據源。并從每位用戶的閱讀下載記錄中選擇時間排序最近的20條文獻放入電子資源推薦數據池。

2.3用戶畫像生成

為更深層地體現用戶差異，需從多維度刻畫用戶特征，為個性化推薦服務奠定數據基礎。本文以電子訪問行為作為數據特征，從用戶維度及資源維度刻畫用戶畫像。其中，用戶維度分為基本屬性、興趣屬性及社交屬性3個維度。詳細的用戶畫像見圖1所示 。

2.3.1用戶維度

（1）基本屬性

基本屬性用于描述用戶基礎的特征，為靜態數據，包括學號、姓名、性別、院系、專業、年級、身份類型等數據。

（2）興趣屬性

興趣屬性維度是反映用戶偏好和需求的核心屬性，是用于挖掘用戶隱性興趣的重要維度。通過對用戶電子資源使用行為的采集與挖掘，分析出用戶的對不同主題內容的興趣度。一般認為，檢索行為表現出用戶感興趣的研究方向，閱讀和下載行為能更體現出用戶對資源的喜好。

本文使用Jieba分詞庫分別對用戶的檢索內容、閱讀及下載文獻分詞并去除停用詞。檢索內容分詞結果頻次賦值1，閱讀及下載文獻分詞結果頻次賦值2，統計所有特征詞及詞頻作為用戶興趣屬性的基礎數據。選擇每位用戶詞頻大于5的特征詞類標注用戶興趣屬性維度。部分用戶興趣屬性維度的特征詞如表1所示。

（3）社交屬性維度

社交屬性是描述用戶間的交互行為，可反映出用戶在資源閱讀方面的興趣關聯。通過對電子資源的使用行為可挖掘分析用戶潛在社交關系，即用戶訪問或閱讀下載同一類電子資源時，表征其存在隱性交互關系，可借助中圖分類號識別文獻學科屬性與特征。當不同用戶訪問的資源屬于中圖分類法相同二級類目時，默認其有資源的興趣關聯，相同二級類目資源訪問行為越多，證明其關聯性越強，用戶間相似度更高。因此社交屬性維度可表示為S=（N₁，N₂，……，N），其中i表示中圖分類號二級類目，N_i表示用戶對i類電子資源的訪問次數。

2.3.2資源維度

資源維度是描述電子資源屬性，反映電子資源文獻的基本信息，包括了題名、摘要、作者、中圖分類法、關鍵詞、出版期刊等數據。用戶畫像的資源維度是用戶閱讀下載文獻的記錄。部分資源及其維度特征如表2。

2.3.3用戶畫像示例

通過以上的用戶畫像構建方式，構建出用戶ID3的用戶畫像構成如圖2所示。

3基于用戶畫像的電子資源推薦

本文構建的用戶畫像是從用戶及資源兩個維度進行探討，因此在電子資源推薦時也分為基于相似用戶與基于相似資源兩個維度。為了提高推薦效率，降低用戶等待時間，本文先通過用戶相似模型生成相似用戶集，再從相似用戶的電子資源推薦池中，利用資源模型向用戶推薦相似度較高的電子資源，實現個性化推薦服務。

3.1相似用戶集的生成

相似用戶集的生成時，需要基于用戶畫像中的3個用戶維度分別尋求最相似用戶群體，線性擬合后選出相似度最高的用戶群體作為相似用戶集。

3.1.1用戶基本屬性相似度

用戶的基本屬性包括學號、姓名、性別、院系、專業、年級、身份類型等數據，本文計算除編號和姓名外的定量標簽，計算相似度公式為

用戶性別使用0或1代指男女，院系、專業、年級、身份類型使用數字編碼進行換算，相似度計算采取差額絕對值方式，并對所有定量標簽數據歸一化處理，將不同取值范圍的數據統一映射到[0，1]區間內。采取線性函數轉換為：

3.1.2用戶興趣屬性相似度

用戶的興趣屬性相似度需通過計算用戶特征詞的相似度實現。本文采用Word2Vec^[25]訓練語料獲取詞向量計算特征詞相似度。首先先選取了基于Hierarchical Softmax結構的Skip-Gram模型完成語料訓練，訓練語料為電子資源推薦池內文獻的摘要及全文；再利用gensim庫語料訓練來獲取特征詞的詞向量，詞向量維度為300。訓練后的詞向量通過余弦相似度模型計算特征詞相似度，余弦值越大，兩個向量之間的夾角就越小，其相似性越高。計算公式如下：

最后將結果集記為用戶興趣屬性相似度集合B。

3.1.3用戶社交屬性相似度

由用戶共同閱讀下載同一二級類目下的文獻記錄越多，說明用戶的社交屬性相似度越高。為了減少不同用戶對同一二級類目下文獻的閱讀量差異過大帶來的影響，考慮采用修正余弦相似度計算，計算公式如下：

最后將結果集記為用戶社交屬性相似度集合??。

3.2基于相似資源的電子資源推薦

本文選擇題名、作者、關鍵詞、出版期刊作為聯合特征詞，通過短文本相似度計算選擇出最相似的電子資源。由于聯合特征詞較長， Word2Vec已無法精準描述詞向量，本文使用Sentence-BERT（SBERT）模型^[26]計算短文本相似度。SBERT是使用孿生網絡和對三級網絡結構的權重更新，生成語義句向量，通過距離度量計算發現相似語義文本，其模型如圖 3所示。

SBERT在BERT的輸出上添加一個pooling操作產生等長的句子向量，本文選擇了效果更好的平均池化（MEAN pooling）操作。SBERT模型的子網絡為2個共享參數的BERT模型。在模型中，???????????????????與??????????????????兩個句子進入BERT模型后，分別得到對應句子向量??、??，將??、??和兩者求差向量進行拼接，拼接結果與權重系數（）進行softmax函數進行分類訓練。公式如下所示：

3.3基于用戶畫像的電子資源推薦結果生成

在生成相似用戶集后，根據相似用戶集中用戶電子資源與目標用戶電子資源集，進行資源的相似度模型比較后，選擇相似度最高的topN電子資源，并將其推薦給目標用戶。具體步驟如下：

以上文提到的某用戶ID3舉例，根據相似用戶集生成與用戶3最相似的Top5用戶，分別為用戶ID55、73、102、31和17，計算結果如下：

其用戶代表特征（部分）如表3：

在得到5位相似用戶后，分別通過資源相似度模型計算出電子資源推薦池內相似度值較高的電子資源與，將Top10電子資源推薦給目標用戶ID3，其推薦結果如表 4所示。

用戶ID3的研究方向聚焦于“人口老齡化、醫療保障、老齡化 …醫養結合、醫療保障體系、社會救助”等方向，最終的推薦結果與其研究方向重合度較高，驗證了推薦算法的合理性，表明此算法能夠較好地完成個性化推薦服務。

4?結語

電子資源的個性化推薦是有效緩解信息過載，最大化滿足用戶文獻檢索時效性需求，提高文獻資源利用率的有效方法。因此，構建電子資源推薦系統對滿足用戶個性化閱讀需求具有重要意義。本文提出了一種基于用戶畫像的個性化電子資源推薦服務思路，旨在通過構建用戶畫像準確、全面地把握用戶閱讀偏好，通過對用戶靜態、動態數據采集、挖掘構建出用戶畫像，并在此基礎上以某一用戶為例，測評電子資源個性化推薦算法，結果表明該算法與傳統推薦算法相較更為準確可靠。個性化電子資源服務初探，是智慧圖書館中智能技術的實踐探索。在未來研究中，可與各類云服務平臺打通，打破各平臺信息壁壘，獲得更多的用戶數據源，提升推薦效果，增強用戶與圖書館黏性。

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王懿松 ?西安交通大學圖書館館員。陜西西安。710049。

張雪蕾 ?西安交通大學圖書館信息技術部主任，副研究館員。陜西西安。710049。

（收稿時間：?2023-12-18 ?編校：左靜遠）