杨正

【摘要】    在大数据环境下，深入描述用户的基本属性和特征，将用户画像模型应用到当前图书馆的服务中，可以提高图书馆的个性化服务。本文首先对用户画像的概念进行阐述，然后介绍了当前图书馆在服务过程中存在的现状，然后从三个层面（数据的采集、分析以及个性化服务）来对图书馆进行用户画像模型的构建，最后对当前图书馆个性化服务的优化提出了几点建议。

【关键词】    大数据    用户画像    图书馆    个性化服务

引言：

用户画像是建立在真实数据上用户特征信息的集合，其原理就是通过对用户的兴趣爱好、阅读习惯、浏览记录等信息进行分析，从而掌握用户的需求。在大数据还没有普及之前，用户的信息仅仅只存在在纸质资料或孤立的电脑中不可能被收集。

而进入大数据时代，图书馆可以利用科学手段来得到用户的全方位信息，即可以最大化的收集所有用户信息，进而通过这些信息为每一位用户提供精准的、个性的、人性化的服务，优化用户体验。

在大数据技术的推动下，基于用户画像的服务已经是用户多样化需求的重要手段，图书馆要是再不跟上时代脚步，发展以用户需求为本的个性化服务，就会被社会抛弃，从而最终有可能被淘汰。文章通过对当前图书馆服务的现状进行分析，构建基于用户画像为基础的图书馆服务，最终提出优化图书馆个性化服务的几点策略，以期对未来图书馆的服务具有一定的参考意义。

一、用户画像的概念

用户画像的概念是Alan Cooper最早提出来的[1-2]，他认为用户画像是真实用户数据的虚拟表示，通过挖掘数据，对用户典型信息进行分析，将用户的靜态和动态数据进行标签矢量化，建立以用户为目标的模型。余孟杰[3]认为收集海量的用户大数据是构建用户画像的前提，然后再对这些用户进行标签化。孙晔[4]等通过对银行客户的理财、消费、财富等信息进行用户画像，为银行理财产品销售提供有力的依据。王洋[5]等信息化手段对用户的浏览记录进行分析，从而建立用户画像。王顺箐[6]通过对读者的兴趣爱好数据进行分析构建用户画像，大大提高了图书馆服务的准确性。

在Alan Cooper的观点中，用户画像的概念简单地说就是给用户贴标签。在大数据时代，用户使用各种网络社交媒体都会留下足迹，而大数据就是将这些足迹收集起来，如性别年龄、兴趣爱好、社会属性、消费习惯等，然后通过对这些大数据进行分析构建用户画像，最终可能会挖掘出更深层次的数据。

二、图书馆个性化服务现状

当前，对用户的潜在需求进行分析和预测是图书馆信息服务的一项重要工作，可以为图书馆个性化服务工作的开展提供有效的支持。但是，由于受到软硬件条件及人为等诸多因素的影响，大部分图书馆在服务意识和服务体制等方面还是存在一些问题。

2.1未从用户的需求出发

目前，部分高校图书馆还没有清晰地认识到个性化服务与图书馆之间存在密切联系，没有为用户提供其兴趣范围内的信息服务，提供的信息内容不能迎合用户的需求。同时，在数据挖掘的认识上也没有到位，没用站在用户的角度上思考问题，导致图书馆服务与读者的需求之间存在难以协调的矛盾。

2.2被动挖掘用户信息

在大数据环境下，图书馆个性化服务是一项复杂的系统工程，需要对用户的浏览行为提前做出分析与预测，以便更加快速地为用户提供其需求范围内的服务。然而很多图书馆为了节省人力物力没有启动大数据技术，而是在间接获得用户需求后才被动去挖掘用户信息，这不仅不利于对用户信息的动态跟踪，也无法获得准确的用户特征而导致用户需求与个性化服务之间存在脱节与滞后的现象。

2.3图书馆服务理念急需转变

目前，个性化服务在我国大部分图书馆还没有开展，而是仅通过官方网站将现有的大量馆藏资源以浏览的方式向读者提供。这种通过图书馆的查找和浏览方式来获取信息的方式已经很难满足他们的更多需求，最终的结果就是导致图书馆的资源没有得到充分利用。

因此，图书馆应该在这方面加以重视，加强个性化服务的建设，将现有的馆藏资源进行转化，变被动为主动，采用主动为读者提供个性化服务的方式来迎合读者的需求，通过加强图书馆个性化服务的体系建设，制定完善的规章制度，主动拉近图书馆与读者用户的距离，这将不仅有利于满足用户的需求，同时对提升图书馆的个性化服务质量具有很大的意义。

三、构建基于用户画像的图书馆服务

用户画像作为一种分析工具，可以为图书馆个性化服务提供用户需求信息和依据。将图书馆的个性化与用户画像进行有效结合，利用用户画像的科技优势来弥补当前图书馆服务的缺陷，这可以极大地提高用户满意度。图书馆用户画像的构建可以分为数据收集、用户建模和个性化服务的实现三个方面。

3.1用户画像数据收集

在大数据时代，随着信息技术的发展，用户的海量信息被网络保存下来，这对于构建基于用户画像的图书馆服务模型提供了有力的依据。用户画像数据一般可分为动态数据和静态数据，用户静态数据主要有读者用户的姓名、性别等基本属性，这些数据是用户在使用平台上注册后保留的信息。用户动态数据是用户在图书馆的行为活动记录，包括图书馆借阅室、阅览室的刷卡记录，图书馆用户网站的在线浏览记录、图书借还记录、检索馆藏资源数据等信息[7]。通过收集用户的静态数据，一般可以推测出用户的潜在需求，而动态数据可以直接反映用户的直接需求，构建用户画像可以为读者提供更有针对性的服务。

3.2 用户画像模型的构建

图书馆在收集了大量用户数据之后，就是需要对这些数据进行用户画像模型的构建。对采集的原始数据进行预处理，也就是对收集的重复数据、缺失数据等进行前期处理。由于标签化后用户属性较多，这就需要对这些用户属性进行降维处理，最终形成用户属性的标签库。通过提取的特征标签初步形成个体用户的画像，再利用数据挖掘技术进行聚类分析，从而形成群体画像。这样，画像模型就可以快速的对用户特征进行描述和表达，从而很快的检索出对象信息，最终将相应的知识服务向用户进行匹配。

文章通过读者的动态数据和静态数据进行分类整理，构建的用户画像模型如下。

3.3 个性化服务的实现

读者用户在电脑端进行查询浏览的时候，图书馆后台就会参考用户画像的模型进行计算，从所有的用户画像中选择出最能匹配用户的模型，对检索的知识和内容进行可视化操作后再向用户进行展示。

同时，图书馆还能根据网络的实时数据调整用户的属性特征，通过不断更新数据信息来抽象新的标签，然后进行替换并保留最新的标签，从而不断完善用户画像，提高用户对图书馆个性化服务的体验。

四、优化图书馆个性化服务的策略

4.1把握用户需求

图书馆开展个性化服务的前提就是要精准把握用户的需求，只有做到了主动为用户提供个性化服务，才能更好地推动图书馆各项工作的积极开展及进步，这是图书馆有效服务框架的逻辑起点。

4.2定制个性化服务目标

把握用户需求就是个性化服务的基础，这也是大数据时代图书馆服务的重点内容和方向。只有牢牢把握用户的需求，与此同时制定个性化的服务目标，才能保障图书馆有效服务的持续进行，才能更好地完善图书馆服务计划，确定图书馆的服务内容与标准。

4.3即时评价与反馈用户满意度

用户满意度是服务行业最重要得工作，只有了解用户满意度才能更好地掌握自身的服务水平，发现在服务过程中存在的缺点与问题，才能制定出更完善的服务策略。对用户满意度进行即时的评价和反馈，不仅对图书馆服务相当重要，这也是所有服务行业应该引起重视的内容。

因此，图书馆个性化服务的建设要非常注意用户的需求，一切以用户需求为根本，注重用户的反馈，不断对用户的反馈信息做出分析处理，这将对图书馆提升个性化服务的质量和效率十分重要。

五、结束语

在大数据时代下，用户画像在图书馆服务领域的运用越来越多，用户画像在商业、计算机等领域的应用也已经日渐成熟，而用户画像在图书馆领域的实践应用目前还处于初步探索阶段，图书馆在用户画像的研究上还需要做出更多的努力，这样才能提高图书馆个性化服务的目标，为用户提供更优质的服务。

参  考  文  献

[1]丁一琦，杨骞，朱梦月.基于用户画像的高校图书馆精准知识服务研究[J].电脑编程技巧与维护，2020（12）：71-72+83.

[2] 李春秋.基于用户画像的智慧图书馆个性化服务研究[J].阜阳职业技术学院学报，2020，31（04）：69-72.

[3]余孟杰.产品研发中用户画像的数据建模[J]设计艺术研究，2014，4（6）：62-64.

[4]孙晔，杨照东，陈德华.大数据用户画像技术在商业银行的应用[J].数字通信世界，2016（9）：86-88.

[5]王洋，丁志刚，郑树泉，等.一种用户画像系统的设计与实现 [J].计算机应用与软件，2018（3）：8-14.

[6]王顺箐.以用户画像构建智慧阅读推荐系统[J].圖书馆学研究，2018（4）：92-96.

[7]李晓敏，熊回香，杜瑾，景紫薇.智慧图书馆中基于用户画像的图书推荐研究[J/OL].情报科学：1-7[2021-03-15].