基于數(shù)據(jù)畫像的公共圖書館閱讀推廣應(yīng)用研究

摘 要：文章以數(shù)據(jù)畫像為基礎(chǔ)，闡述了用戶數(shù)據(jù)分析和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)分析的必要性，討論了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深入分析用戶畫像、圖書文獻(xiàn)畫像等數(shù)據(jù)畫像，為讀者提供精準(zhǔn)化的閱讀推廣服務(wù)，為圖書館提供有效的閱讀推廣決策分析，促進(jìn)圖書館資源的有效管理。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；用戶畫像；文獻(xiàn)畫像；閱讀推廣

中圖分類號：G258.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-1588（2024）09-0047-03

1 背景

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，公共圖書館已基本建成并使用了圖書館自動(dòng)化系統(tǒng)、數(shù)字圖書館等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，圖書館讀者的個(gè)人信息和文獻(xiàn)信息以電子數(shù)據(jù)方式保存在數(shù)據(jù)庫中，這些數(shù)據(jù)具有完整性、規(guī)范性、結(jié)構(gòu)性特點(diǎn)，是非常寶貴的資源。為充分利用這些數(shù)據(jù)，圖書館可利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整合現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)等，根據(jù)用戶行為與需求等構(gòu)建用戶畫像，根據(jù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建文獻(xiàn)畫像，為讀者提供精準(zhǔn)化的閱讀推廣服務(wù)，為圖書館提供有效的閱讀推廣決策分析。

2 數(shù)據(jù)畫像概述

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，隨著數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的深化，人們不再僅關(guān)注數(shù)據(jù)體量的大小，更在意如何能精確地提煉數(shù)據(jù)的價(jià)值并應(yīng)用到行業(yè)中，用數(shù)據(jù)說話，消除個(gè)人偏見，提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)力和使用率。數(shù)據(jù)畫像由此應(yīng)運(yùn)而生，其是通過有效的數(shù)據(jù)采集、分析、可視化手段為各行業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營提供數(shù)據(jù)支持的一款畫像數(shù)據(jù)，如用戶畫像、企業(yè)畫像、設(shè)備畫像、資產(chǎn)畫像等都是數(shù)據(jù)畫像根據(jù)具體應(yīng)用對象所衍生的產(chǎn)品。本研究將討論與圖書館相關(guān)的用戶畫像和圖書文獻(xiàn)畫像，根據(jù)這種數(shù)據(jù)畫像促進(jìn)閱讀推廣工作的提質(zhì)增效[1]。

用戶畫像這一概念最早源于交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域，由交互設(shè)計(jì)之父艾倫·庫伯（Alan Cooper）提出，他指出用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬代表，是建立在真實(shí)數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)用戶模型[2]。所謂用戶畫像，就是通過數(shù)據(jù)標(biāo)簽構(gòu)建的用戶形象。在圖書館，用戶畫像就是讀者的用戶畫像，可根據(jù)讀者行為特征、基本屬性、借閱屬性、興趣偏好、潛力特征和預(yù)測需求等數(shù)據(jù)建立讀者的用戶畫像，為讀者提供精準(zhǔn)推薦服務(wù)。用戶畫像可以被用于精準(zhǔn)推送、個(gè)性化推薦、用戶分析等，提升讀者體驗(yàn)與閱讀推廣轉(zhuǎn)化率。簡單來說，用戶畫像讓圖書館掌握了讀者的基本特點(diǎn)，并能根據(jù)用戶畫像特點(diǎn)有針對性地開展閱讀推廣服務(wù)。所謂文獻(xiàn)畫像，類似于用戶畫像，是根據(jù)文獻(xiàn)的基本屬性、借閱屬性、主題內(nèi)容、預(yù)測需求、預(yù)訂采購等數(shù)據(jù)建立文獻(xiàn)的畫像，為圖書館館藏建設(shè)提供決策參考，進(jìn)而開展高質(zhì)量的閱讀推廣服務(wù)。

3 研究現(xiàn)狀

目前，我國圖書情報(bào)領(lǐng)域的研究者關(guān)于數(shù)據(jù)畫像在圖書館服務(wù)的技術(shù)應(yīng)用主要是基于用戶的數(shù)據(jù)畫像進(jìn)行的閱讀推廣研究：一是討論構(gòu)建智慧推薦系統(tǒng)及應(yīng)用。李曉旭探討了基于用戶畫像的智能閱讀推薦模式的設(shè)計(jì)方法和智能閱讀推薦服務(wù)的實(shí)現(xiàn)過程[3]。王順箐認(rèn)為以讀者需求分析為核心模塊，在數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上整合用戶畫像、觀點(diǎn)分析等主要流程，把握讀者的個(gè)人喜好和動(dòng)態(tài)需求，打破無差別化推廣的現(xiàn)狀[4]。二是如何構(gòu)建讀者閱讀推廣模式。劉漫討論了結(jié)合本體建模方法構(gòu)建高校圖書館大學(xué)生用戶畫像概念模型，構(gòu)建高校圖書館大學(xué)生用戶閱讀推廣服務(wù)新模式，以期通過數(shù)據(jù)分析改進(jìn)高校圖書館現(xiàn)有服務(wù)策略與服務(wù)方向，提升高校圖書館差異化閱讀推廣服務(wù)能力[5]。肖海清等以閱讀推廣活動(dòng)內(nèi)在循環(huán)系統(tǒng)機(jī)制為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于參與式用戶畫像的精準(zhǔn)閱讀推廣模式[6]。

4 基于數(shù)據(jù)畫像的公共圖書館服務(wù)

4.1 基于用戶畫像的讀者分析

4.1.1 用戶數(shù)據(jù)分析的必要性。如何讓讀者在海量數(shù)據(jù)中找到他們需要的信息將變得越來越難。在很多情況下，讀者其實(shí)并不明確自己的目標(biāo)讀物，或者他們的需求很難用簡單的關(guān)鍵詞表述出來，又或者他們需要更加符合其個(gè)人喜好的結(jié)果，這時(shí)他們需要圖書館能提供一定的智能推薦服務(wù)。隨著Web 3.0的發(fā)展，Web變得越來越智能化，為智能推薦提供了良好的環(huán)境。智能推薦的出現(xiàn)使讀者獲取信息的方式從簡單的目標(biāo)、明確的數(shù)據(jù)搜索轉(zhuǎn)換到更高級、更符合其使用習(xí)慣的信息發(fā)現(xiàn)。亞馬遜、豆瓣作為社交網(wǎng)絡(luò)的代表，都為用戶提供了良好的推薦服務(wù)。相對而言，智能推薦在圖書館的應(yīng)用以基于內(nèi)容推薦的情況較多，主要是依據(jù)讀者的個(gè)性標(biāo)簽和閱讀行為習(xí)慣推薦他們感興趣的資源。圖書館在讀者個(gè)人空間中有針對性地向讀者個(gè)人頁面推送相關(guān)書籍，可以追蹤被借閱的情況，形成讀者的閱讀數(shù)據(jù)，加入用戶畫像系統(tǒng)，用于優(yōu)化用戶畫像[7]。通過智能推薦，圖書館提高了服務(wù)讀者的主動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)高效的智能服務(wù)[8]。

4.1.2 用戶畫像的作用。應(yīng)用用戶畫像，圖書館可全方位分析了解讀者偏好，進(jìn)而對讀者進(jìn)行精準(zhǔn)、個(gè)性化推薦，如推薦感興趣的活動(dòng)、圖書期刊等，提高資源利用率。依托清晰的用戶畫像，圖書館的閱讀推廣工作可以更加精準(zhǔn)有效[9]。用戶畫像系統(tǒng)通過對讀者數(shù)據(jù)不同維度的挖掘形成讀者的個(gè)性化信息，根據(jù)不同的挖掘深度可分為直接統(tǒng)計(jì)分析和深度分析。統(tǒng)計(jì)分析直觀顯示讀者辦證日期、第一次借書、年度到館借閱次數(shù)、累積借閱天數(shù)、閱讀書籍冊數(shù)、續(xù)借次數(shù)、閱讀頁數(shù)、讀者借閱時(shí)長等。預(yù)測分析根據(jù)讀者所借圖書的主題和借閱時(shí)長，分析讀者的閱讀主題類別，如文化、教育、政治、法律、文學(xué)等[10]。

4.2 基于文獻(xiàn)畫像的文獻(xiàn)揭示

4.2.1 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)分析的必要性。文獻(xiàn)畫像是將文獻(xiàn)書目數(shù)據(jù)、借閱數(shù)據(jù)、館藏?cái)?shù)據(jù)、出版數(shù)據(jù)等資源系統(tǒng)整合，在模型上構(gòu)建大數(shù)據(jù)畫像的交互式分析應(yīng)用，可以靈活地分析文獻(xiàn)屬性之間的關(guān)聯(lián)性，抽象出文獻(xiàn)信息全貌并應(yīng)用于閱讀推廣場景。我國圖書館普遍應(yīng)用《中國圖書館分類法》進(jìn)行圖書分類和排架，每一種圖書都?xì)w屬于一個(gè)特定大類，通過22個(gè)大類將所有中文圖書進(jìn)行分類。在這種情況下，圖書館可以統(tǒng)計(jì)出各個(gè)分類下的圖書、同一個(gè)主題下的圖書、同一個(gè)出版社的圖書、同一個(gè)著者的圖書等，但無法獲知除以上MARC數(shù)據(jù)字段外的其他關(guān)聯(lián)。因此，圖書館需要文獻(xiàn)畫像把圖書的屬性標(biāo)注清楚，獲得關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，利用讀者行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，將圖書與讀者關(guān)聯(lián)起來。

4.2.2 文獻(xiàn)畫像的作用。文獻(xiàn)畫像的作用包括以下三個(gè)方面：一是文獻(xiàn)畫像可幫助圖書館進(jìn)行科學(xué)決策。相較于傳統(tǒng)方式，大數(shù)據(jù)能通過分析得到讀者閱讀行為的反饋信息，為精準(zhǔn)快速地分析其行為習(xí)慣、閱讀習(xí)慣等提供足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。文獻(xiàn)畫像能從各維度數(shù)據(jù)中得出文獻(xiàn)的公布和利用情況，指導(dǎo)館藏建設(shè)，從而有利于圖書館閱讀推廣工作的開展。二是文獻(xiàn)畫像可幫助圖書館精準(zhǔn)把握讀者閱讀的供需情況和行業(yè)發(fā)展方向。近年來，隨著圖書館文獻(xiàn)的日益增多，對圖書館的館員和物理空間都提出了更高的要求，圖書館對讀者的閱讀需求更加難以精準(zhǔn)把握。文獻(xiàn)畫像可以抽象出文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息全貌，識別隱藏的真相，避免經(jīng)驗(yàn)主義，幫助圖書館完善閱讀推廣策略。三是促進(jìn)文化和旅游融合發(fā)展。在文化和旅游關(guān)聯(lián)度越來越高的當(dāng)前，文獻(xiàn)畫像有利于發(fā)現(xiàn)和挖掘文化和旅游發(fā)展的新空間，更好地打造文化和旅游融合發(fā)展的新場景、新業(yè)態(tài)，提高文化和旅游市場的資源配置效率。

5 應(yīng)用場景

無論是用戶畫像還是文獻(xiàn)畫像，都是通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或手段加以實(shí)現(xiàn)，最終目的都是為讀者獲取更好的閱讀資源和閱讀體驗(yàn)，助力圖書館閱讀推廣工作的工具[11]。

5.1 讀者視角：閱讀數(shù)據(jù)展示

基于用戶畫像，圖書館可以根據(jù)用戶的特性展示閱讀數(shù)據(jù)，在讀者個(gè)人空間生成讀者個(gè)人閱讀清單，展示讀者在圖書館發(fā)生借閱行為的時(shí)間軸；為讀者提供利用圖書館資源、參與圖書館活動(dòng)等的名次；為經(jīng)常利用圖書館的活躍讀者頒發(fā)虛擬勛章或進(jìn)行一定的精神或物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)；讓讀者了解自己的閱讀軌跡并制訂閱讀計(jì)劃。

5.2 圖書館視角：精準(zhǔn)推廣服務(wù)

基于用戶畫像，圖書館可以對讀者閱讀行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，根據(jù)他們的特性制定圖書推薦、活動(dòng)宣傳策略。圖書館要持續(xù)性地為讀者提供個(gè)性化、精準(zhǔn)化的文獻(xiàn)及活動(dòng)推薦，激勵(lì)讀者更多地走進(jìn)圖書館、利用圖書館，提高讀者對圖書館的依賴度和黏性。

5.3 圖書館視角：館藏建設(shè)參考

基于用戶畫像中的讀者借閱數(shù)據(jù)，圖書館可按時(shí)間段（年、月、日、時(shí)）統(tǒng)計(jì)借閱量的分布情況，總結(jié)讀者的一般借閱規(guī)律，了解他們的借閱趨勢與偏好，合理調(diào)整館藏并制定服務(wù)策略。

圖書館可基于文獻(xiàn)畫像了解館藏使用分布，使資源配置更有效地對接業(yè)務(wù)系統(tǒng)和館外服務(wù)點(diǎn)數(shù)據(jù)，分析館藏圖書質(zhì)量、借閱情況、新書分類、入庫情況和自助借還機(jī)借閱情況，改進(jìn)圖書采訪工作并優(yōu)化館藏，讓資源配置更加合理。

6 結(jié)語

通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，圖書館可以了解讀者的興趣和需求，并提供個(gè)性化的服務(wù)和推廣策略。數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助圖書館從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息，提高閱讀參與度，同時(shí)也能更好地滿足讀者的需求，提升圖書館的影響力和社區(qū)參與度。智慧服務(wù)時(shí)代，公共圖書館應(yīng)進(jìn)一步提高服務(wù)質(zhì)量和水平，推進(jìn)服務(wù)的智慧化。未來的研究和實(shí)踐應(yīng)繼續(xù)探索數(shù)據(jù)畫像的構(gòu)建方法和應(yīng)用場景，進(jìn)一步推動(dòng)公共圖書館的閱讀推廣工作，提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)力和使用率，實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)資源的合理供需，促進(jìn)圖書館的高質(zhì)量發(fā)展。

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