朱焱 王强 王涓

（天津市科学技术信息研究所，天津 300074）

在以全球化、知识化、信息化为主要特征的知识经济时代，科技创新活动面临海量数据分散孤立、知识价值难以判断、资源超载与知识匮乏并存等问题，知识需求和信息供给之间的适当匹配变得越来越重要[1-3]。作为科技创新战略重要实施载体的科技企业和科研院所，尤其需要及时通过准确发现、获取、挖掘、传播和运用知识提高自主创新能力。2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（国发［2015］50号），提出要开展知识服务大数据应用。2016年，国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》（国发［2016］43号）中指出了大数据知识服务的具体发展方向，包括扩大科技文献信息资源采集范围，面向重大科技发展方向搭建语义知识组织体系，深入做好科技资源的语义揭示、开放关联和知识发现能力等。因此，信息服务机构有必要顺应国家政策指引，充分利用资源优势，面向科技企业和科研院所需求，通过技术革新与模式创新开展深度数据加工，从海量数据中挖掘与用户兴趣和用户需求匹配的信息并开展知识服务，为科技企业和科研院所用户创造可持续竞争优势[4-6]。

1 相关研究现状

用户画像（user profile）是建立在一系列真实数据之上的用户模型[7]，通过搜集、整理、存储用户的碎片化行为特征、兴趣偏好，抽取与用户信息需求相关的关键指标，给不同的用户按照特征贴标签、建模型[8]。建立用户画像的目的主要是为预测用户行为、发现用户潜在需求提供用于决策的事实支撑，便于对用户进行分析、分类，更好地开展个性化推荐，增强用户对服务的黏度，进行受众挖掘和业务扩展等。……