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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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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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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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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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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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文章论述了用户画像的概念,介绍了用户画像视角下数字图书馆服务的相关内容,探讨了用户画像相关技术的具体应用,即数据采集和标签提取技术、数据储存技术、个性化推荐技术等,分析了数字图书馆服务体系建设的重点,旨在提高图书馆各类资源的利用率,为用户提供个性化的资源推荐服务。 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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元宇宙环境下,读者面临沉浸感的学习空间、精准化的资源推荐、适应性的信息粒度和自由式的信息获取等新的人机交互需求,需要图书馆提取读者群体行为特征。为用户画像,是元宇宙时代图书馆分析用户行为属性表征的一种方法,能够多维度、全方位揭示用户特质,进而提供精准化服务。按照流程划分,将元宇宙图书馆用户画像分为读者数据采集层、读者数据处理层、读者数据分析层、读者数据可视化层与元宇宙服务层5个基本程式,以次序形成多维的读者标签图像。在用户画像过程中,同时还需要注重读者的隐私保护,动态修正画像,并与画像对接进行服务更新,以期为元宇宙图书馆开展精准服务提供参考。 相似文献
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高校图书馆云服务的应用加快了数字阅读的推广。文章从高校图书馆的电子资源储备、云服务平台构建以及云服务在线虚拟人力资源三方面对高校数字阅读推广进行了分析,并构建了新型云阅读服务模式,并在此基础上提出了多元化的移动数字阅读推广策略,包括塑造移动数字阅读品牌、为读者提供规范化和长期的阅读推荐、实现移动网络互动的个性化知识服务,让读者随时随地获得高质量的阅读资源,推进云服务下移动图书馆的建设等。 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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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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Based on the investigation of the position of user service for constructing digital libraries in the big data era, this paper points out that not only data resources of modern digital library have the characteristics of big data, but also the existing library services need to use big data methods to achieve reform and innovation, including resource transferring, resource utilization, social identity, thinking innovation. We focus on the importance of user services and types of big data resources that digital libraries can utilize, which include big data within libraries such as user behavior data and digital literature resource, and other big data outside libraries such as scholarly big data. We also examine the problems and potential of digital libraries in the age of big data relative to data, technology, services, and users. Using existing big data resources and considering the characteristics of current users' needs from the perspective of users, more effective ideas and methods to improve existing services in digital library can be put forward. At the same time, it is the personalized need of users in the age of big data that constitute the driving factor for the development of digital library from resource-sharing service to user-oriented service. 相似文献
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提出基于不完全模糊语言的高校数字图书馆信息资源推荐系统,该系统中,用户兴趣模型的建立不要求用户直接提供偏好信息,而是允许用户通过不完全模糊语言偏好关系来表达个人偏好,这样既为用户节省时间和精力,又能获取更加准确的用户偏好,从而大大提高推荐精度。系统同时还引入"用户协作偏好",有助于用户开展多学科研究或参与合作研究项目。 相似文献
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数据驱动下数字图书馆用户画像模型构建 总被引：15，自引：1，他引：14
[目的/意义]为了挖掘用户数据背后隐藏的价值，全面了解用户需求，构建用户画像模型，为数字图书馆实现精准服务提供新动能。[方法/过程]针对数字图书馆用户画像的内涵及特征进行剖析，分析用户画像的数据来源及采集处理过程，提出数据驱动下用户画像数据化→标签化→关联化→可视化的驱动主路线，从自然维度、兴趣维度、社交维度，构建多维度、多层级、立体化的用户画像模型。[结果/结论]详细阐述数字图书馆用户画像模型的构建流程，设计用户画像的框架模型，并将用户画像应用于数字图书馆的精准推荐、个性化检索、精准宣传以及参考决策中，以促进数字图书馆的知识服务升级。 相似文献
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公共图书馆数字文化资源服务用户画像研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 通过构建用户画像的方式来识别与描绘公共图书馆数字文化资源服务的不同用户群体,进而准确地提出符合目标用户期望的功能优化与差异性服务策略。[方法/过程] 通过问卷调查和用户访谈途径,运用定量和定性分析方法,分析用户利用公共图书馆数字文化资源服务的目标、行为和态度,进而聚类用户分型并构建用户画像。[结果/结论] 形成"自主进修型""镂心研究型""生活消遣型""资讯衷爱型"4类用户画像,通过解释分析不同用户画像模型中存在的群体特征与关键差异,提出优化策略以促进面向用户的公共图书馆数字文化资源服务更具针对性与适用性。 相似文献