APP下载

基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计

2021-05-29李宝

新世纪图书馆 2021年4期

摘 要 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。

关键词 用户画像  个性化资源推荐  阅读偏好  冷启动

分类号 G252;G258.6

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2021.04.013

Design on Personalized Resources Recommendation Service of University Library Based on User Portrait

Li Bao

Abstract As a design tool for personalized recommendation services in the context of the big data analysis, user portrait provides solutions for personalized reading resource recommendation services in the field of university libraries. Based on the analysis of current personalized recommendation and user portrait research, this research introduces user portrait technology to discuss the construction process of user portrait from the design of the data foundation layer, data processing layer, portrait construction layer and portrait service layer. Then explanation focused on the level of portrait construction and portrait service. At the same time, it constructs a users multi-dimensional portrait model from the four dimensions of users basic attributes, reading status, learning style and reading preference. Finally, personalized recommendation service strategy based on the cold start and user portrait during the users reading and learning process are proposed, in order to provide reference for university libraries to develop personalized resource recommendation services and meet users multi-dimensional reading and learning needs in the post-epidemic education environment.

Keywords User portrait. Personalized resources recommendation. Interest preference. Cold start.

0 引言

“互聯网+”时代背景下,用户研究一直是高校图书情报领域研究的热点问题[1],数据挖掘、机器学习、5G网络、人工智能、数字孪生等新兴技术的出现和广泛应用为高校图书馆领域的用户研究带来新契机、新挑战。《2020年新媒体联盟中国高等教育技术展望:地平线项目区域报告》中提到“自适应技术是解决个性化学习的最佳技术,自适应技术能够依据用户特征提供符合用户需求的资源、活动等,逐步成为高等教育领域新增的关键技术[2]”。自适应技术指在高等教育机构中要满足不同学生用户的需求,自然要考虑不同用户学习过程中的个体差异性。

2020年是一个特殊的年份,也是全国人民攻坚克难的年份,全国人民遭受到新型冠状病毒肺炎的灾难影响。……

登录APP查看全文