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1、 基于用户画像的高校图书馆阅读推广初探 李慧 韩扣兰 李颖 宋静 徐笛源摘 要：阅读推广工作是当前各大高校图书馆工作的重点。本文将研究用户画像应用于高校图书馆阅读推广中的优势与不足以及如何构建读者用户画像，并利用用户画像精准把握不同用户需求，提高阅读推广工作服务水平。关键词：用户画像;高校图书馆;阅读推广大数据时代，读者面临海量的信息资源，其中既包括有序的信息，也包含许多杂乱无序的碎片信息。在此背景下，如何在良莠不齐的信息中，为高校读者提供精准的阅读服务显得尤为重要。中山大学图书馆馆长程焕文教授在2018年中国高校图书馆发展论坛上曾提道：“一流大学的建设，阅读推广是根本。”如何做好阅读推广，把
2、握读者的阅读需求是关键。现代信息技术的发展，用户画像能够精准、动态跟踪用户需求。用户画像旨在深入了解用户，推测用户的真实需求和潜在需求，精准化定位个人或者人群特点，以便为用户提供个性化、精准化的服务。为提高图书馆服务的质量和人性化，近几年用户画像的概念被引入到图书馆阅读推广、知识服务等领域，相关理论研究也不断增加。本文主要研究用户画像对读者属性信息和行为信息收集，利用关联性分析、聚类分析，建立用户画像，对读者进行细分，针对不同读者提供个性化、智慧化的阅读服务。一、用户画像应用于阅读推广服务的优势与不足1.用户画像应用于阅读推广服务的优势建立读者用户画像需要相关数据支撑。采集数据的数量、质量及相
3、关性决定用户画像模型的精确度和适用性。图书馆作为读者服务的主体，保留大量读者数据，包括读者基本身份信息，如班级、年级、性别和专业、图书查询记录、借阅记录、图书馆微信公众号访问数据等，为读者用户画像构建提供数据基础。用户画像在电商领域的应用比较成熟，电商平台根据用户浏览和购买记录，结合用户年龄、性别、地域、职业等信息，利用大数据技术形成用户画像进行智能化商品推送。因此，用户画像技术在实践领域已经有丰富的经验可供借鉴，为图书馆用户画像构建提供技术支撑。2.用户画像应用于阅读推广服务的不足建立图书馆读者用户画像在数据采集过程中会遇到诸多问题：首先，读者数据分布在不同的系统或平台中，需要跨多個系统和平
4、台进行采集。比如，读者访问图书馆信息需要采集图书馆门禁系统数据;读者的借阅信息、查询信息来自图书馆管理系统;数据库访问信息则需要采集各个数据库后台数据。其次，所采集数据既包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，增加了数据采集难度。用户画像对馆员的知识结构和专业背景有一定要求。用户画像离不开专业的数据处理分析技术和计算机技术。因此，将用户画像应用于图书馆阅读推广实践中，需要有相关知识背景的馆员支持。二、构建高校读者用户画像构建高校读者用户画像由数据采集、数据分析、用户标签、建立用户画像四部分组成。1.数据采集根据建立用户画像的目的确定数据采集的内容和范围。为更好把握高校读者的显性和隐性阅读需
5、求，数据采集的内容主要是以下几个方面：1.读者的属性数据，包括班级、年级、专业、兴趣爱好、性格、阅读偏好等;2.读者的行为数据，包括检索内容、阅读清单、网页访问频率、图书馆微信公众号访问量和推荐阅读访问量等。数据采集的方式可以根据采集内容分3种：问卷调查、系统或平台后台信息、网络信息抓取。问卷调查是指通过线上或线下问卷的形式对读者属性信息的获取，兴趣爱好、阅读偏好等属于此类。系统或平台后台访问数据采集读者使用图书馆服务系统和数据库平台信息，属于用户行为数据的一部分。网络信息抓取是指通过网络爬虫等技术手段，获取用户在社交平台、网购平台上留下的与阅读相关的信息。比如某位读者在朋友圈中发表了某本书的
6、阅读感言或是在购物平台上的购书记录等。2.数据挖掘与分析采集的数据先清洗，去除重复和无用的数据。通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、可视化技术等，对数据进行挖掘，作出归纳性的推理。其中数据分析相关工具对数据进行关联分析和聚类分析，建立数据之间的关联性。数据关联性分析和聚类分析能够将读者进行划分，并根据不同读者群需求提供相关阅读服务。3.用户标签读者用户标签是对不同读者属性的揭示和标注。读者用户标签能够实现千人前面，每一位读者都是由多个标签构成。用户标签揭示不同读者的阅读兴趣、偏好和专业需求等。依据用户标签对读者阅读需求进行预判，并提供精准的阅读服务。4.建立用户画像建立用户画像是图书馆智
7、慧化阅读服务的前提。通过用户标签，可以建立个体用户画像和群体用户画像。个体用户画像是对每一位读者的兴趣、专业、需求的揭示。不同个体读者的阅读需求各不相同，图书馆利用个体用户画像，为不同读者提供智慧化阅读服务。群体用户画像是指具有相同属性的读者集合。专业、年级、身份、性别等都会成为构成群体用户画像的决定因素。比如，从读者身份出发，学生和教师是不同的读者群体，这两个群体的阅读需求存在差异;图书馆在阅读推广中，要充分考虑到不同群体的需求。三、阅读推广服务改进1.利用图书馆各类检索平台进行阅读推广在各类读者查询和检索平台，根据每位读者的标签属性推荐不同的资源信息。比如，OPAC查询平台根据每位读者的阅
8、读偏好标签推荐本馆中该读者感兴趣的某类书籍。如果某学生经常在OPAC查询平台检索推理类小说，平台采集读者的查询数据通过关联性分析，分析检索内容的相关性，并基于分析结果为该读者进行推理类小说阅读推荐。又比如，推荐系统根据用户专业推荐相关专业书籍。不同的用户在使用图书馆系统和平台中，会根据各自不同的标签，获得符合自身需求的阅读服务。2.开展多样化和常态化的阅读推广服务在把握读者需求的基础上，线上和线下同时举行形式多样的阅读推广服务，达到最佳阅读推广效果。图书馆阅读服务，能够有效破除图书馆、图书馆人和读者之间的壁垒，让读者接受和信任图书馆提供的阅读服务。活动形式要多样化娱乐化，寓教于学，不仅把握读者
9、的需求，更能调动读者的兴趣和积极性。馆员作为阅读推广服务的策划者和组织者，只有不断学习阅读推广的理论知识和优秀的实践案例，优化知识结构以及提高个人组织能力、沟通能力，才能担好“阅读推广人”的身份。3.对读者阅读需求进行引导高校图书馆阅读服务并非一味对读者的阅读偏好进行迎合。高校图书馆承担着教学和科研服务的双重目标，是培养人才和开展科学研究的重要基地。因此，高校图书馆在阅读推广服务中不仅要满足通过用户画像能够预判的读者阅读需求，还需要挖掘读者深层次的需求，引导学生阅读向提升思想境界、拓寬知识面、心理排解等德智体美共同发展的方向发展。比如，针对毕业班学生引导阅读求职类、心理疏导类书籍和信息资源，让
10、他们更快的了解和适应社会。4.提供动态的阅读推广服务读者用户画像并非一成不变。例如，读者的阅读偏好会受心情、时间、天气等各种因素影响;科研人员的阅读需求会随课题研究进展变化等。因此，图书馆在阅读推广服务中，要及时根据用户标签的变化更新服务内容。用户画像应用于图书馆阅读推广服务是图书馆提供智慧化服务的内在需求。如今大数据技术发展也为此提供了技术的可行性。同时技术是把双刃剑，用户画像的应用前提是图书馆对读者个人身份信息和行为信息的抓取。这一行为可能会涉及读者的隐私权，更有甚者，如果读者个人信息被黑客获取会造成个人信息泄露。因此，图书馆获取读者个人信息时要尊重读者的意愿，同时也要保护好用户个人信息，
11、防止信息泄露。参考文献1.都蓝.基于用户画像的高校图书馆年度阅读报告研究.图书馆杂志，2019，38（4）.2.韦良珍.大数据环境下用户画像在图书馆的应用.中华医学图书情报杂志，2018，27（03）.3.张钧.基于用户画像的图书馆知识发现服务研究.图书与情报，2017（06）.4.裘惠麟，邵波.基于用户画像的高校图书馆精准服务构建.高校图书馆工作，2018，38（2）.5.朱白.图书馆读者用户“脸谱”绘制研究.商洛学院学报，2017，31（5）.6.刘漫.基于用户画像的高校图书馆阅读推广模式构建.图书馆理论与实践，2019（07）.7.刘海鸥，黄文娜，谢姝琳.面向情境化推荐服务的图书馆用户画像研究.图书馆学研究，2018（20）.8.张晗，毕强，李洁，丁梦晓.基于用户画像的数字图书馆精准推荐服务体系构建研究.情报理论与实践，2019，42（11）.9.于兴尚，王迎胜.面向精准化服务的图书馆用户画像模型构建.图书情报工作，2019，63（22）.（责任编辑：兰卡） -全文完-
