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基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计 总被引：1，自引：0，他引：1
用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服务层设计探讨用户画像的构建流程,重点在用户画像构建和画像服务层面进行阐述,同时从用户基本属性、阅读状态、学习风格、阅读偏好四个维度构建用户多维画像模型,并提出基于冷启动和用户阅读学习过程画像的个性化推荐服务策略,以期为后疫情教育环境下高校图书馆开展个性化资源推荐服务和满足用户多维度阅读学习需求提供参考。 相似文献
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大数据时代,智能、高效、精准的个性化推荐服务是图书馆智慧化转型升级的重要议题之一。在“基于大数据的个性化推荐:思路与实践”的研讨会上,7位图情界和计算机界的专家分别从用户角度出发思考如何开展个性化推荐服务,从实施案例出发分享实践成果和落地应用场景,从技术角度出发探索人工智能等技术的应用潜力,并对个性化推荐在学术领域更广泛的应用做了进一步展望。研讨会为图书馆,尤其是高校图书馆,探索个性化推荐服务的优化升级提供了新技术、新观点、新思路。本文梳理归纳其要点和发现,以期提供有益参考。 相似文献
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高校图书馆开展红色文献资源推荐服务对于增强读者用户的文化自信,增进国家认同感,促进当代社会稳定协调具有非常重要的教育意义。作为针对用户服务设计的有力工具,虚拟现实技术（VR）为大数据环境下高校红色文献资源推荐服务提供了全新的发展思路与技术保障,论文借鉴VR技术相关应用实践成果,在高校文献资源推荐服务基础上建立由红色文献资源推荐服务用户信息获取模块、资源VR处理模块、资源匹配模块及资源信息展示模块组成的四层混合式红色文献资源推荐服务流程模型,并从特征数据关联、情景模式模拟、用户兴趣爱好三个具体方面进行了场景应用探讨,最后总结了西北工业大学图书馆基于VR技术红色文献资源推荐服务实践活动开展情况,为信息时代背景下高校红色文献资源推荐服务提供借鉴。 相似文献
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动静结合的图书馆个性化资源推荐系统的建立 总被引：1，自引：0，他引：1
通过分析高校图书馆读者的基本信息、历史行为以及位置、信息环境等的变化,建立动态推荐和静态推荐相结合的个性化图书馆资源推荐系统。系统通过对图书馆信息资源提取关键字、分类和位置化,可以根据用户的兴趣模型和档案结合环境因素进行计算和信息推荐,不但为读者挖掘兴趣和推荐与兴趣相关的资源,节省读者搜索、查找时间,同时还可以提高图书馆资源的利用效率。 相似文献
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基于用户行为建模和大数据挖掘的图书馆个性化服务研究 总被引：5，自引：0，他引：5
[目的/意义] 大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法/过程] 首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论] 基于本体构建的用户行为模型,技术上可与大数据分析平台实现无缝对接,从而提供实时而精准的服务,能有效应对当前大数据环境下图书馆个性化服务面临的“知识迷航”“信息过载”和“情感缺失”的挑战。 相似文献
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用户画像能够在用户、图书馆之间搭起交流桥梁,为图书馆情景化推荐服务提供基础性指导,为"互联网+"时代高校图书馆增强用户体验提供契机。在简要分析高校图书馆情景化推荐服务基本需求的基础上,详细阐述了用户画像在高校图书馆情景化推荐服务中的价值体现,即提供精准需求、实现精准宣传、实现精准推荐和提供参考依据,从数据收集、用户建模和画像勾勒三方面构建面向情景化推荐服务的高校图书馆用户画像,并提出在高校图书馆用户画像构建过程中要重点关注的"个人信息保护"问题。 相似文献
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作为个性化信息推送的基础和核心,了解用户兴趣并将用户兴趣信息实时交付图书馆,是图书馆个性化服务的关键。在对图书馆个性化服务模式和小数据关系分析的基础上,文章研究了基于小数据的读者兴趣发现与动态更新,可增强图书馆对读者兴趣的预测准确性,并提升图书馆个性化服务推荐的效率。 相似文献
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图书馆学术资源推荐服务是新信息化环境下图书馆的一种新的服务模式。基于关联数据的图书馆学术资源推荐可通过关联规则向用户推荐其满意的、相关度高的学术资源,关联数据架起了图书馆学术资源推荐与用户之间的桥梁。基于此,文章构建了基于关联数据的图书馆学术资源推荐系统框架,并展望了需进一步研究的问题。 相似文献
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在大数据离散化解构和全息化重构的驱动下，图书馆服务中的资源、空间和用户三个基本要素间的关系转变为资源大数据、场景大数据和用户大数据间的关联，图书馆服务模式从“以资源为核心”到“以场景为核心”再到“以用户为核心”，实现了服务模式的创新和服务价值的增值。构建和落实“以用户为中心”的服务模式，精准对接用户需求，提供用户“感知有用”的服务，是未来图书馆创新发展的方向与目标。图6。参考文献54。 相似文献
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高校图书馆可以说是高校发展过程中的“充电站”,其拥有大量优秀的资源,可以为高校各项工作的开展提供帮助。随着我国现代化技术的快速发展与普及,大数据技术的使用范围也在不断扩大。基于此,在大数据背景之下,对于高校图书馆而言,还需要充分发挥现代化技术的优势,进一步推动自身的资源建设,使其可以朝着更为智能化与个性化的方向发展。主要针对大数据背景下高校图书馆资源建设方面的有关内容进行了简单分析。 相似文献
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[目的/意义] 基于用户画像构建图书馆精准服务模型,以期为用户进行精确服务提供参考,并为图书馆界进行精准化服务提供新方向。[方法/过程] 以用户基本数据、用户动态行为数据、心理特征数据、情境感知数据、社交网络数据5个维度作为数据来源,基于用户画像技术构建数据来源层、数据处理层、用户数据仓库、精准应用层,打造在线服务推送、个性化推荐、用户流失预警、用户关系管理、场景化服务的服务特色。[结果/结论] 虽然用户画像技术对于用户精准服务有重大的利用价值,但是用户隐私安全也应当考虑在内。所以从技术、用户意识与隐私政策、多维度的角度保护用户隐私,加上用户画像技术在图书馆的实施,通过这些措施达到图书馆精准服务的目标。 相似文献
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[目的/意义]以现有图书馆借阅记录为基础,结合图书阅读相关性进行深入挖掘,探讨识别借阅场景下图书专业性质量和实现相应个性化图书推荐服务的有效方法。[方法/过程]利用图书的阅读相关性提出图书相关性链接关系,结合图书质量的迭代识别算法来识别专业图书资源。同时利用图书类别相关性链接关系,提出读者用户个性化模式的表达方法,并从长期兴趣推荐和短期兴趣的即时推荐两个方面给出个性化图书推荐策略设计原理和实现方法。[结果/结论]在图书质量识别方面,该方法更易于识别出专业性较强的优质图书资源,适用面比较灵活,也可以在限定图书范围内进行专业图书识别。在个性化图书推荐方面,发现不论长期兴趣推荐方法还是短期兴趣推荐方法,第二类用户的平均推荐命中度要高于第一类用户,在第一类用户中,最高相似度区间（75%以上）和较低相似度区间（15%-50%）的短期兴趣推荐方法的平均推荐命中度要高于长期兴趣推荐方法。本研究通过读者借阅序列分析方法识别专业图书并实现相应的个性化推荐图书方法,有利于改善现有图书馆借阅服务水平和提高读者的满意度。 相似文献
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云计算环境为图书馆移动信息服务注入了新的活力.基于云计算的图书馆移动信息服务体系包括大数据资源层、中间支持层、移动推荐核心服务层、推荐可视化交互层和移动推荐应用层.移动信息服务模式包括构建图书馆全方位交互式移动服门户平台,提供一体化智能移动信息检索服务,提供用户行为分析下的个性化移动推送服务. 相似文献
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《图书馆理论与实践》2014,(9)
将标签引入高校学术资源推荐系统,利用标签数据,采取基于用户的协同过滤算法和基于关联资源的协同过滤算法相结合的方式实现资源推荐,既能体现用户的兴趣点和关注点,也能兼顾资源之间的关联性,使推荐的资源更具个性化和全面性,而且在系统中增加了为用户提供推荐标签词表的功能,提高了用户使用标签的积极性与使用标签的准确率。 相似文献
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[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。 相似文献
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在资源越来越丰富而利用率却越来越低的背景下,如何有效利用高校图书馆资源开展知识推荐服务是现阶段的一个研究主题.文章基于用户画像在高校图书馆知识推荐服务方面的应用优势,梳理了当前高校图书馆知识推荐服务的不足,并借助用户画像的构建过程对高校图书馆开展知识推荐服务提出优化策略.即高校图书馆要不断完善自身理念,动态把握用户需求,开发特色馆藏资源,建立健全的用户隐私保障制度,及时处理用户反馈信息. 相似文献
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