刘海鸥 李 凯 姜 波

（1.燕山大学经济管理学院 河北秦皇岛 066004；2. 燕山大学图书馆 河北秦皇岛 066004）

1 引言

随着大数据技术的兴起，移动图书馆用户的信息资源需求呈现出大数据化、动态化与场景化等特点，这就导致传统的图书馆信息资源服务模式难以适应用户的智能化、个性化、创新化推荐服务需求[1]。如何从海量数据中挖掘出与移动用户需求精准匹配的图书馆信息资源成为大数据时代个性化服务领域亟待解决的新课题[2]。作为一种新兴的用户行为分析工具，用户画像通过提取大量数据化标签刻画出用户的行为特征，进而完成资源的精确推送[3-4]。基于海量数据构建移动图书馆用户画像和图书资源画像，并对二者进行情境化融合，可进一步有效挖掘读者在不同情境下的知识服务需求，因此能为移动图书馆的情境化、即时化、智能化推荐服务提供新的思路。

关于用户画像的研究较多，国外学者Costas（2013）[5]、Lei Li（2014）[6]、Ravi（2016）[7]、Pablo[8]等 都 对 用 户画像在个性化推荐系统中的构建和应用进行了分析和探讨。我国的陈添源（2018）[9]、毕达天（2018）[10]、佟林杰（2019）[11]、王英（2020）[12]、张莉曼（2020）[13]等学者也对图书馆推荐系统中用户画像的数据获取、画像建模和用户特征等进行了分析和验证，通过画像模型对用户行为数据进行深入剖析，并结合用户的情境信息为其推送适合的图书资源。资源画像是在用户画像的思想和构建原理的基础上，对图书资源的各种信息数据进行挖掘和处理，从而生成关于图书资源的画像模型。……