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大数据环境下基于用户画像的学术文献推荐系统研究
 
 
刘相金 王梦菊
关键词：大数据环境;用户画像;学术文献推荐系统
摘 要：文章在阐述用户画像概念的基础上，从技术工具、数据模块、学术文献数据库、学术文献推荐模块等角度总结了基于用户画像学术文献推荐系统的构建方式，以期为用户推送符合其需求的学术文献。
：G250：A：1003-1588（2019）12-0113-03
随着社会发展进入大数据时代，信息数据越来越多，读者的需求也越来越多元化。面对这种趋势，图书馆应使用大数据技术针对用户的多元需求进行分析、定位及精准预测，在精准判定用户个性化学术文献需求的基础上，使用新型技术创新图书馆服务模式，使学术文献服务与用户需求精准契合。在用户感知层面，大多数图书馆习惯以调研的方式获取用户需求，甚至根据经验主观判定用户需求，造成对读者需求定位不准，学术服务精准性较差。伴随大数据技术的发展，图书馆应使用数据分析技术、数据挖掘技术根据用户的网络行为轨迹及有关数据记录获取用户数据，精准定位用户需求，以便为用户提供更有效的个性化服务
[1]。同时，图书馆馆藏资源的增加尤其是多种数据资源的聚合，使用户利用图书馆查找符合自身个性化需求的资源越来越困难。用户画像作为大数据时代实现用户需求挖掘及行为偏好识别的新型技术体系，可以使图书馆根据用户行为偏好及个性化需求提供学术文献，使学术文献推荐服务更加精准。因此，构建基于用户画像模型的学术文献推荐系统，可以对用户行为偏好及个性化需求进行深度挖掘，从而实现图书馆馆藏资源与用户需求的精准匹配。
1 用户画像概述
用户画像的含义
用户画像是指在大数据环境中对用户行为偏好和个性化需求进行分析和预测的一种技术机制，主要借助爬虫数据对用户浏览网页及进行互联网交互行为时产生的运动轨迹、网站浏览日志记录进行爬取搜集，以实现用户行为偏好数据的深度挖掘、提取、分析。用户画像实现的基础是对用户需求、个性、习惯的精准识别，核心机制是为可识别的用户偏好数据、行为数据贴“标签”，使面向用户的虚拟数据、个性化信息有据可依。综合来看，用户画像关注的焦点是用户的行为、个性，并将用户的社会属性、背景、经历、行为与服务预期关联起来[2]。
用户画像在图书馆的应用
用户画像应用的重要目的是精准刻画用户的行为偏好及个性化特点，分析用户的个性化需求，为图书馆实现精准的学术文献推荐以及对用户身份进行精准识别提供技术支持。用户画像在图书馆学术文献推荐领域的主要作用包括：
①精准分析用户群，挖掘潜在用户，预测潜在用户需求并进行学术文献精准推荐。②根据用户的资源获取习惯、个性化资源需求、行为偏好分析用户可能产生的学术资源需求，分析学术资源的重点内容、应用趋向，为定制学术资源提供参考数据。③根据用户学术文献获取行为、兴趣习惯、行为偏好面向用户精准推荐学术文献，使用大数据技术实现某一时间段内用户需求的具体描述，考察资源利用效果，评价学术文献推荐效果。
2 图书馆用户画像模型构建
图书馆用户画像数据源
图书馆构建用户画像模型是指根据用户使用网络系统、数字图书馆、智慧图书馆产生的行为数据、运动轨迹对用户行为偏好高度还原，采集的数据都与用户行为有关。在图书馆服务中，用户画像数据处于多重系统网络中，各类数据相