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用户画像作为高校图书馆数字化智能化转型过程中实现精准服务的重要手段,近年来受到了普遍关注,但当前研究大多面向单一的业务类型采集用户历史行为数据建模,缺乏具有一定通用性、能切合高校图书馆多种服务场景、基于动态实时的全量数据构建用户画像的理论框架。本研究通过梳理高校图书馆用户画像的理论内涵,结合高校图书馆业务情境探究数据驱动的用户画像新特征,以具体服务场景下的业务流程和与之相关的用户行为路径为主线,借鉴 OSM 模型自上而下逐层构建适应不同业务场景的用户画像标签体系,提出适应不同数据规模且实时更新的用户画像系统框架,并从宏观、中观和微观层面阐述高校图书馆用户画像的应用实践。 相似文献
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杨传斌 《大学图书情报学刊》2021,39(2):73-77,139
在传统图书馆用户画像基础上,提出智慧校园环境下有基本信息、馆舍利用、图书借阅、数字资源、兴趣爱好、交流互动等六个方面的图书馆用户画像类别,采用数据实时交换、日志采集处理技术生成用户画像,采用大数据技术建立用户画像应用平台。文章从用户画像构建的研究进展、用户行为建模、动态用户画像和画像权重、动态用户画像的实现等角度探究智慧校园环境下图书馆动态用户画像构建方法,为实现高校图书馆个性化精准服务提供支撑。 相似文献
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高校移动图书馆流失用户画像模型能够指导并帮助高校图书馆描绘具体的用户画像,理清用户流失因素,探索不同类型流失用户的特征,方便高校图书馆实施后续个性化管理方案。在“刺激-机体-反应”(S-O-R)理论的指导下,运用扎根理论分析访谈数据并提取用户流失因素、用户变化、用户行为、用户基本属性四个方面的用户画像标签,构建高校移动图书馆流失用户画像标签框架及模型;同时,理清流失用户画像标签间的关系,分析流失原因和流失心理,为高校移动图书馆了解用户流失形成机制、建立流失用户画像和采取应对措施提供参考。图3。表5。参考文献42。 相似文献
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高校移动图书馆用户画像构建实证 总被引：7，自引：6，他引：1
[目的/意义]利用用户画像的构建方法,探究并呈现高校移动图书馆用户群体的差异化行为特征,有利于图书馆更为精准地知晓潜在的用户需求和实际使用行为,对于改进图书馆服务营销策略具有重要的参考意义。[方法/过程]总结用户画像在图书馆的实践现状,提出基于移动图书馆特定情境下构建其用户画像标签体系,借鉴VALS 2用户细分的态度量表从使用心理偏好入手重构标签描述体系。以标签体系设计问卷并调研高校移动图书馆用户的人口统计属性、使用行为和使用心理偏好等变量,利用因子分析、聚类分析和判别分析法选取适宜的用户画像个数。借助R语言wordcloud2软件包可视化展示不同用户画像的特征标签云,针对每个画像,结合人口统计属性、使用行为和特征标签展开描述与讨论。[结果/结论]提出一种构建特定业务情境下用户画像的分析方法,为高校移动图书馆提升精准用户定位和开展差异化服务提供实证研究参考。 相似文献
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用户画像技术作为实现精准营销及服务的有效工具,在很多领域已经得到广泛验证和应用,也为高校图书馆的精准服务提供了新的思路。文章以某高校图书馆的读者信息和行为数据为例,引入并改进客户细分领域中的RFM模型,对读者群体进行聚类细分,同时建立了具有不同行为特征的图书馆读者群体的用户画像。最后,提出了基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像构建方法,以期为高校图书馆用户描述和精准服务提供参考。 相似文献
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对基于动态精准画像的高校图书馆数字阅读推广服务模式进行了研究,介绍了动态精准画像技术在高校图书馆数字阅读推广中应用的优势,从用户数据搜集、用户模型构建、用户画像描述角度分析了用户动态精准画像模型的构建流程,阐述了基于用户精准动态画像的高校图书馆数字阅读推广服务系统的构建,最后总结了基于用户精准动态画像的高校图书馆数字阅读推广服务模式。 相似文献
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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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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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[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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用户画像是高校图书馆理解用户需求和实现个性化服务、智慧服务的有力工具。文章简述了用户画像在图情领域的研究应用情况,提出高校信息素养教育用户画像模型框架,阐述用户画像在高校图书馆信息素养教育中的应用。 相似文献
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大数据应用已经逐步成为提高图书馆服务水平的新方向。文章针对读者行为、行为数据的来源和特征,以及图书馆管理和业务系统的运行逻辑的研究,深入分析了读者行为数据的获取和绘制读者群画像的目标,提出了构建图书馆精准服务运行体系的框架和主要内容,具体包括:完善图书馆管理系统和业务系统,形成有效的大数据来源;构建大数据分析系统,提取读者群组需求清单;构建需求反馈系统,匹配需求形成精准服务。 相似文献
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围绕以用户画像推进精准服务主题,结合我国医学院校图书馆精准服务现状和现实困境,指出用户画像技术是实现精准服务的重要工具和技术手段,通过数据采集、数据分析与行为建模、用户画像形成三个步骤探究医学院校图书馆用户画像的构建,并在此基础上提出用户画像视域下医学院校图书馆精准服务策略,以期为大数据时代医学院校图书馆的服务转型、效能提升提供启示。 相似文献
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将场景五力引入科研用户动态画像的数据采集、建模与应用,构建以场景五力为抓手、科研用户动态画像为核心、场景化服务为特色的智慧图书馆科研服务体系。为科研人员提供融合智能推荐的精准检索服务、依托研究前沿的全景式多维竞争分析和覆盖科研项目全生命周期的动态嵌入式科研服务。基于场景五力和科研用户动态画像的科研创新服务体系为智慧图书馆的精准服务建设提供新动能。 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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高校图书馆运用大数据思维开展读者行为数据统计、分析和深度挖掘工作,可为其业务决策和服务创新提供数据支撑和有益参考。文章解读了《2019年湖北经济学院图书馆阅读报告》,基于相关读者数据分析了大学生的阅读行为特征,针对用户画像、资源配置、平台、空间布局等方面的问题提出了高校图书馆精准化阅读推广服务路径,以期推动书香校园建设。 相似文献
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针对当下高校移动图书馆服务现状及存在的问题,文章以高校移动图书馆用户使用行为作为切入点,基于劝导理论之动机、能力、触发三要素,剖析高校移动图书馆用户使用痛点和潜在需求,并通过劝导式设计提出设置多维触发机制、优化在线阅读工具、联结线上线下服务、及时反馈行为结果、构建互动共享社区、关联用户使用场景等高校移动图书馆服务优化策略,以期提升高校移动图书馆服务用户满意度和持续使用意愿。 相似文献
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在大数据背景下,高校图书馆拥有海量的学术资源数据,并且拥有丰富的用户行为数据。这些数据可以为图书馆推荐服务提供强有力支撑,例如,用户阅读记录、查询记录、收藏记录等都可以被用来建立用户的兴趣模型。通过分析和挖掘这些数据,高校图书馆能够为用户提供个性化、符合用户兴趣和需求的学术资源推荐服务。在当前的研究中,大数据背景下高校图书馆场景化资源推荐服务的研究尚处于初级阶段。虽然一些研究已经开始探索使用大数据技术进行图书馆资源推荐,但是缺乏系统和深入研究。本文旨在针对高校图书馆场景化资源推荐服务的问题展开深入研究,为高校图书馆提供更精准、个性化的资源推荐服务。 相似文献
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