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[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。 相似文献
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用户画像作为大数据环境下的用户分析及服务设计工具,为图书馆开展个性化服务提供了新思路。文章概述了用户画像及其相关研究实践应用,并归纳了图书馆现有资源推荐服务现状,分析了图书馆用户画像数据源并构建了图书馆用户画像模型,最后提出并设计了从单用户和多用户角度分别推荐馆藏资源的模式,为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。 相似文献
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[目的/意义]学术用户画像是对用户访问使用学术资源行为的较全面的刻画。本文尝试构建图书馆学术用户画像的信息行为标签和研究兴趣标签,来准确定位学术用户的信息需求,以便推荐合适的学术资源。[方法/过程]具体方法是全面获取用户的访问日志并进行清洗处理,然后构建从学术用户信息行为出发的用户画像标签体系,进一步研究构建了基于研究兴趣关联的信息资源推荐服务。[结果/结论]本研究有助于提高用户信息获取效率,提高图书馆学术资源推荐服务的质量,并为结合其它资源全面构建图书馆学术用户画像提供一定的借鉴。 相似文献
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[目的/意义]旨在发现国内用户画像研究领域的研究主题以及这些主题的发展脉络,为图书馆用户画像的构建提供参考。[方法/过程]运用LDA主题模型对国内用户画像研究论文的题目、摘要和关键词等内容进行文本挖掘,按年度对热点主题进行分析并发现各主题的演化趋势。[结果/结论]国内用户画像研究领域大体可划分为8个研究主题：新媒体营销、电商系统与精准营销、推荐算法与推荐系统、健康信息服务、教育教学、金融服务、社交网络与内容分析、高校图书馆与信息服务。研究主题按年度演化趋势可分为上升主题、平稳主题和衰减主题3类。高校图书馆与信息服务是上升幅度最大的主题,这表明研究人员越来越关注用户画像在图书馆及相关领域的应用研究。 相似文献
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【目的/意义】通过用户画像和场景五力等相关理论,构建数字图书馆用户画像,揭示不同群体用户的行为 需求,并对其场景进行了重构,为数字图书馆更好发展提供了服务和参考。【方法/过程】通过对不同群体用户行为 的分析,构建数字图书馆的用户画像,并结合场景理论构建了数字图书馆场景重构模型。【结果/结论】基于用户画 像和场景五力的理论,能够清晰的反应出不同群体用户的行为需求,挖掘出不同群体用户的潜在服务特征,从而实 现用户画像的精准刻画,依据不同群体用户的潜在服务特征,能够为用户提供更加符合用户行为特点的服务场景, 进而达到提升数 字图书馆的竞争力,从而进一步提供数字图书馆的服务效率。 相似文献
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[目的/意义]构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签,加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐,对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。[方法/过程]融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架,以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签,采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签,继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后,选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。[结果/结论]实证研究表明,与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比,多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度,有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。 相似文献
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基于大数据的高校图书馆用户画像研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技风》2021,(31)
基于大数据技术的图书馆用户画像能够可视化、形象化、生动化地体现读者的阅读行为。本文基于图书馆用户的用户属性数据、用户人格数据、内容偏好数据、互动数据、会话数据、情境数据进行标签化识别,围绕这六个维度进行图书馆用户画像的构建。并在此基础上开展精准推送服务,同时根据用户特征变化调整策略,提高阅读推广效果。 相似文献
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【目的/意义】图书馆承担着社会教育和信息服务的功能,是现代信息知识传播的关键点。随着时代的发展,信息量成 指数爆炸式增长,信息的种类和形式也变得多种多样,传统图书馆的已经不能适应社会发展的需要。基于用户画像和超级IP 的相关概念和理论对智慧图书馆的场景进行构建,从而为智慧图书馆的更好发展献计献策。【方法/过程】通过用户画像的相 关理论,对智慧图书馆的群体进行划分,从而对不同用户的行为需求进行深层次的挖掘,并分析每一类用户群体的典型特征, 实现用户画像的精准刻画。【结果/结论】基于超级IP和用户画像的理论,能够清晰明了的揭示不同群体用户的特征,对群体用 户的行为进行可视化呈现,并基于用户的行为提供更加符合特征的场景,从而进一步提升智慧图书馆的服务能力。 相似文献
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【目的/意义】利用用户画像以及个性化推荐算法实现智慧图书馆中的图书推荐。【方法/过程】从构建智慧
图书馆用户画像的自然属性、兴趣属性、社交属性三个数据维度出发,借助相似度计算方法分别计算不同维度读者
和图书的相似度,实现基于相似读者和相似图书的虚拟图书推荐,阐述了借助智慧图书馆的先进技术实现基于位
置的实体图书推荐。【结果/结论】实验结果表明将用户画像用于智慧图书馆图书推荐可提升图书馆个性化服务能
力,针对读者实现精准推荐。【创新/局限】基于用户画像的图书推荐从多个维度进行组合推荐,实现了智慧图书馆
虚拟图书和实体图书的个性化推荐,提高了推荐质量,为提升智慧图书馆个性化服务具有一定的借鉴意义。局限
在于选取的读者以及图书数量较少。 相似文献
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【目的/意义】本文基于概念格构建了高校图书馆群体用户兴趣画像,揭示不同群体用户的行为需求,挖掘 潜在的行为规律,为高校图书馆不同群体用户的个性化服务提供参考。【方法/过程】以高校图书馆为服务主体,对 服务对象进行细化和分类,利用Con Exp1.3工具构建不同群体用户类别的细分标签,并生成Hasse图,深入挖掘用 户的行为属性和需求特征,通过概念格“Calculate Association Rule”对不同群体的用户行为进行关联规则挖掘,实现 群体兴趣画像的精准刻画。【结果/结论】借鉴概念格的方法,能够更加清晰和全面的展示层级关系,识别群体用户 的需求属性和行为特征,进而探索用户之间的关联,有助于提升高校图书馆的服务质量,提升服务效率。 相似文献
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【目的/意义】分析幼儿群体的阅读需求,构建用户画像模型,为出版商及图书馆针对低幼儿用户群体提供
优质的产品和精准的服务提供支持。【方法/过程】以淘宝网上购买儿童绘本用户的在线评论为基础,通过低幼儿信
息属性、儿童绘本信息属性和购买者（家长）评论信息属性构建用户画像概念模型,并使用Protégé与OWL建立本
体,在OntoGraf插件中实现可视化,分析低幼儿阅读群体用户画像并呈现特征。【结果/结论】依据儿童绘本的三种
类型构建低幼儿阅读群体画像。【创新/局限】本文根据代理用户购买儿童绘本的在线评论数据,挖掘了用户的潜在
需求。不足之处在于,对低幼儿用户而言,仅依靠家长所提供的信息挖掘阅读需求,可能存在不全面等问题。针对
特定研究,还需要结合实验等方法对研究主体进行更深入地研究,完善研究结论。 相似文献
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【目的/意义】构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型是满足学术新媒体用户对学术信息
资源精准化、个性化与专业化的要求,同时也是提高学术信息流转效率以及价值增值的有效途径。【方法/过程】在
探究学术新媒体信息流转模型的基础上,进一步分析学术新媒体用户需求与分层画像,重构学术新媒体用户画像
步骤,构建基于用户动态画像的学术新媒体信息精准推荐模型。【结果/结论】基于用户动态画像的学术新媒体信息
精准推荐模型能够实现学术信息资源与用户的精准对接,提升用户忠诚度,更好地服务科研工作者的学术活动。
【创新/局限】从理论框架角度分析与构建学术新媒体信息推荐模型,后续将重点研究模型的技术实现与实践应用。 相似文献
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[目的/意义]现代社会已进入大数据时代,基于用户画像的智能信息服务深刻地改变了人们的生活,对图书馆领域产生了重要影响,研究用户画像对社会的发展具有重要作用。[方法/过程]以CNKI中国学术文献网络出版总库中的用户画像文献作为研究对象,使用CiteSpace绘制可视化知识图谱,进行关键词分析,揭示我国用户画像研究的时间分布、学科领域、主题演变和研究热点问题。[结果/结论]我国用户画像研究划分为初始阶段、起步阶段和发展阶段,从2015年开始快速发展,但基础理论研究较少,研究成果尚未形成体系;用户画像研究文献从最初的计算机和电子商务等学科领域逐渐向管理学、经济学、人文社科领域发展,呈现出明显的跨学科特征;大数据构成了用户画像研究的数据基础,随着计算机和信息网络技术的发展,用户画像研究和实践应用不断发展,图书情报与数字图书馆是用户画像研究的重要领域;研究热点包括基础理论、核心技术、实践应用和基础数据四方面内容。 相似文献
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[目的/意义]构建以用户借阅行为画像为导向、与馆藏图书资源画像内容挖掘相结合的精准阅读推广模式,进而有效地推广阅读。[方法/过程]基于江苏省公共图书馆大数据服务平台,以2021年某市公共图书馆7 728名读者、84 754条借阅数据为研究对象,借助Excel、FineBI和微词云等工具,分析读者的历史行为数据建立用户借阅行为画像,同时采取结合图书特征和资源标签的方法建立资源画像,在此基础上进行图书推荐。[结果/结论]根据用户画像和资源画像的特征相似度进行推荐图书,可以提高阅读推广服务精准化和增加用户黏性。 相似文献