大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館的變革進(jìn)一步深化，圖書館服務(wù)形式也不斷創(chuàng)新，如知識發(fā)現(xiàn)、學(xué)科服務(wù)、Lib 2.0、移動終端服務(wù)等。同時(shí)圖書館用戶信息需求更加多元化、個(gè)性化，而目前圖書館信息系統(tǒng)主要統(tǒng)計(jì)每天讀者數(shù)量、借閱數(shù)據(jù)等整體數(shù)據(jù)，與用戶需求產(chǎn)生了矛盾。大數(shù)據(jù)時(shí)代，圖書館服務(wù)的發(fā)展趨勢逐漸個(gè)性化、精準(zhǔn)化，用戶畫像為解決這個(gè)問題提供了思路。

用戶畫像旨在深入了解用戶，推測用戶的真實(shí)需求和潛在需求，精準(zhǔn)化定位個(gè)人或者人群特點(diǎn)，以便為用戶提供個(gè)性化、精準(zhǔn)化的服務(wù)。用戶畫像為商家和企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷提供了營銷機(jī)會、運(yùn)營方向，最大程度把用戶的消費(fèi)行為進(jìn)行“可視化”。因此，筆者認(rèn)為可以借鑒電子商務(wù)，在掌握讀者對圖書館的現(xiàn)實(shí)需求下，通過深入分析讀者檢索行為、閱讀行為等數(shù)據(jù)，將用戶畫像應(yīng)用于圖書館的服務(wù)中，實(shí)現(xiàn)圖書館的精準(zhǔn)服務(wù)。

1 用戶畫像及其國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

經(jīng)過文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)國外圖書館領(lǐng)域?qū)τ脩舢嬒竦难芯勘容^多，且應(yīng)用實(shí)踐也相對成熟。相比之下，目前國內(nèi)圖書館界對用戶畫像的研究很少。

1.1 用戶畫像概述

用戶畫像來自人類對自我需求的探索。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，信息技術(shù)發(fā)展迅速，用戶畫像作為一種勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具[1]，廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、金融、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。交互設(shè)計(jì)鼻祖Alan Cooper較早提出了用戶畫像概念，認(rèn)為用戶畫像是真實(shí)用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)用戶模型[2]。

David Travis提出滿足用戶畫像的7個(gè)條件：基本性(Primary research)、移情性(Empathy)、真實(shí)性(Realistic)、獨(dú)特性(Singular)、目標(biāo)性(Objectives)、數(shù)量(Number)、應(yīng)用性(Applicable)[3]。用戶畫像是構(gòu)建在多元系列真實(shí)數(shù)據(jù)上勾畫用戶需求和喜好的用戶模型，其意義在于深度了解用戶，推測用戶的現(xiàn)實(shí)需求和潛在需求，進(jìn)而推送精準(zhǔn)化、個(gè)性化信息。而這些多元真實(shí)數(shù)據(jù)來源于用戶本身，包含用戶的基本信息、興趣、習(xí)慣、行為等特征，將這些數(shù)據(jù)立體化、可視化，從而勾畫用戶畫像。

1.2 國外用戶畫像模型構(gòu)建研究

用戶畫像技術(shù)的算法是國外學(xué)者研究的主要內(nèi)容之一。構(gòu)建、完善及應(yīng)用用戶畫像都需要算法與技術(shù)的支持，如向量空間模型算法、樸素貝葉斯分類法、加權(quán)算法、過濾算法等。運(yùn)用標(biāo)簽向量和標(biāo)簽組描述用戶畫像時(shí)因用戶的唯一性導(dǎo)致每個(gè)標(biāo)簽對不同用戶的重要程度不同，因此需要對標(biāo)簽加權(quán)處理。Billsus D和Pazzani MJ提出針對用戶的短期喜好應(yīng)采用最鄰近分類算法，而長期喜好則采用樸素貝葉斯分類法[4]。

由于對用戶畫像的理解角度不同，如用戶畫像有個(gè)人用戶畫像與群體用戶畫像，因此學(xué)者研究的出發(fā)點(diǎn)有所差異，構(gòu)建用戶畫像的模型和方法便存在差別。Amato G等學(xué)者提出用戶畫像的構(gòu)建需明確描述相關(guān)的用戶信息及如何描述兩個(gè)步驟，同時(shí)他們認(rèn)為用戶畫像構(gòu)建的信息應(yīng)該包含個(gè)人信息、采集數(shù)據(jù)(采集的內(nèi)容、類型和來源)、數(shù)據(jù)的提交時(shí)間與方式、用戶的行為數(shù)據(jù)(特別是與隱私相關(guān)的安全數(shù)據(jù))[5]。Rumpler B認(rèn)為應(yīng)通過以下4種方法構(gòu)建用戶畫像模型：采用調(diào)查或訪談的方式采集用戶信息，運(yùn)用記憶算法和程序挖掘用戶信息，通過用戶對自身、對使用系統(tǒng)、對特定領(lǐng)域的認(rèn)知，通過案例推理用戶行為[6]。Henczel S提出用戶畫像構(gòu)建的6個(gè)步驟：明確需要采集用戶的信息，分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)以及需補(bǔ)充的數(shù)據(jù)，通過調(diào)查或者訪談收集數(shù)據(jù)，分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)特征并按照個(gè)人或具有相同特征的群體進(jìn)行用戶畫像，評估階段注意用戶行為變化制定方案，通過反饋機(jī)制完善及維護(hù)用戶畫像[7]。

1.3 國內(nèi)用戶畫像研究現(xiàn)狀

學(xué)者通過用戶的群體特征對移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶畫像，從而為精準(zhǔn)營銷提供數(shù)據(jù)支撐。如通過對新浪微博數(shù)據(jù)進(jìn)行采集分析，構(gòu)建用戶畫像模型，描述企業(yè)用戶群體的行為特征，支撐精準(zhǔn)營銷[2]；在分析移動用戶的基站軌跡基礎(chǔ)上，采用頻繁模式挖掘、構(gòu)建概率矩陣等方法，構(gòu)建包含地理位置信息的用戶畫像模型[8]；采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶興趣模型，以用戶興趣模型刻畫用戶畫像[9]；借助大數(shù)據(jù)平臺分析用戶的潛在需求和目標(biāo)，幫助企業(yè)營銷和品牌形象建設(shè)[10]；以大量的電信移動用戶數(shù)據(jù)為基站，從移動用戶的活動頻率、行為偏好和移動速率3方面進(jìn)行用戶畫像構(gòu)建[11]。以三槍集團(tuán)的營銷數(shù)據(jù)庫作為案例，通過4C理論構(gòu)建了用戶細(xì)分模型，力求重構(gòu)用戶的需求，精確定位消費(fèi)者目標(biāo)群體，為企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營銷方案提供了重要支撐數(shù)據(jù)[12]。

圖書館服務(wù)也可以借鑒電商及其他領(lǐng)域應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)，為讀者提供更為準(zhǔn)確的信息服務(wù)。目前圖情領(lǐng)域的學(xué)者已經(jīng)開始關(guān)注用戶畫像。我國圖情領(lǐng)域有關(guān)用戶畫像的研究較少，有的從知識社區(qū)的角度構(gòu)建圖書館知識社區(qū)用戶模型，運(yùn)用層次分析法評價(jià)用戶畫像中標(biāo)簽對服務(wù)能力的影響[13]。有的在實(shí)際案例中從資源層、數(shù)據(jù)采集層及數(shù)據(jù)挖掘?qū)訕?gòu)建圖書館用戶畫像[14]。把用戶畫像應(yīng)用到閱讀推廣的智慧推薦系統(tǒng)中，從而實(shí)現(xiàn)用戶個(gè)性化服務(wù)及打破無差別推廣現(xiàn)狀[15]。也有學(xué)者從國外圖書館界對用戶畫像研究的現(xiàn)狀和熱點(diǎn)進(jìn)行分析為國內(nèi)圖書館應(yīng)用用戶畫像提供了思路[16]。用戶畫像在智慧圖書館服務(wù)中也展現(xiàn)了很大作用，高校圖書館智慧服務(wù)在可視化用戶畫像基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)閱讀服務(wù)[17]。用戶畫像技術(shù)在特殊讀者群體中的應(yīng)用具有現(xiàn)實(shí)意義及社會價(jià)值，如通過用戶畫像構(gòu)建讀者抑郁情感詞典，分析讀者的抑郁情感指數(shù)，進(jìn)而針對特殊讀者提供其所需的閱讀服務(wù)[18]。筆者認(rèn)為，國內(nèi)圖書館可以借鑒國外經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建用戶畫像模型。由于國內(nèi)外圖書館發(fā)展程度不同，服務(wù)類型和用戶群體也存在許多差異，圖書館在構(gòu)建用戶畫像時(shí)應(yīng)注意差異，對模型進(jìn)行調(diào)整和借鑒，分析用戶需求，真正實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)和有效服務(wù)。

2 圖書館應(yīng)用用戶畫像的可行性與作用

2.1 可行性分析

我國圖書館正處于快速發(fā)展階段，圖書館除了為用戶提供知識信息資源保障外，也應(yīng)構(gòu)建圖書館用戶畫像，為用戶提供精準(zhǔn)信息服務(wù)。用戶畫像巳在電商、手機(jī)用戶、微博等各領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，為圖書館應(yīng)用用戶畫像提供了技術(shù)保障。雖然目前國內(nèi)圖書館尚未廣泛應(yīng)用該技術(shù)，但是天津圖書館、武漢大學(xué)圖書館社區(qū)知識用戶構(gòu)建的案例，證明了將用戶畫像應(yīng)用于圖書館服務(wù)是可行的。再者，國外圖書館用戶畫像的實(shí)踐應(yīng)用也已經(jīng)成熟，典型的應(yīng)用有信息推薦、信息過濾與圖書館的服務(wù)設(shè)計(jì)。如用戶在利用圖書館在線系統(tǒng)檢索時(shí)，通常會檢索到很多不相關(guān)或者相關(guān)性不大的信息，通過用戶畫像，了解到用戶真實(shí)需求便能解決這個(gè)問題，為用戶提供精準(zhǔn)信息。

2.2 用戶畫像應(yīng)用于圖書館的作用

2.2.1 有助于重視用戶信息需求，推動知識服務(wù)

用戶畫像最初的目的是深度挖掘用戶的真實(shí)需求與潛在需求。圖書館服務(wù)人員研究用戶畫像，從用戶需求角度設(shè)計(jì)服務(wù)系統(tǒng)，在用戶畫像中實(shí)現(xiàn)用戶需求的“可視化”，針對用戶的基本屬性信息、用戶搜索行為習(xí)慣及興趣喜好精準(zhǔn)推送信息，進(jìn)而促進(jìn)知識服務(wù)、智能服務(wù)。

2.2.2 有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)，提高服務(wù)質(zhì)量

輔助數(shù)據(jù)挖掘是用戶畫像的顯著特征。通過深度挖掘用戶的環(huán)境背景，實(shí)現(xiàn)圖書館服務(wù)系統(tǒng)個(gè)性化推薦和檢索。目前，用戶真正所需信息與檢索結(jié)果之間的“信息鴻溝”是圖書館檢索系統(tǒng)面臨的問題之一，而圖書館檢索系統(tǒng)可以通過用戶畫像完善個(gè)性化檢索。即使用戶檢索詞表述不精準(zhǔn)，系統(tǒng)依然能根據(jù)用戶畫像的數(shù)據(jù)反饋出與用戶相關(guān)度較高的結(jié)果。通過利用用戶畫像的關(guān)聯(lián)原則和聚類算法進(jìn)行個(gè)性化推薦，不僅可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)，還能提高服務(wù)質(zhì)量。

2.2.3 有助于更新優(yōu)化系統(tǒng)，提升用戶體驗(yàn)

當(dāng)前圖書館服務(wù)系統(tǒng)種類繁多，功能相似。數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)庫雖然給用戶帶來了大量數(shù)據(jù)，但是面對種類繁多、功能各異的數(shù)據(jù)庫，用戶難免會產(chǎn)生困擾。圖書館應(yīng)引入用戶畫像，構(gòu)建特征用戶畫像群體。在服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中設(shè)置感知變化，便于及時(shí)適應(yīng)用戶需求，根據(jù)用戶畫像及時(shí)更新優(yōu)化服務(wù)系統(tǒng)，從而提升用戶體驗(yàn)。

3 圖書館用戶畫像構(gòu)建

目前圖書館業(yè)務(wù)中用戶數(shù)據(jù)分析主要是從圖書館信息系統(tǒng)中統(tǒng)計(jì)圖書館每天借閱量、讀者流量等整體用戶數(shù)據(jù)情況。信息系統(tǒng)中還存在大量個(gè)體用戶的行為痕跡，個(gè)體用戶或者具有相似信息行為數(shù)據(jù)的用戶數(shù)據(jù)更需要深入挖掘。用戶畫像是基于目前圖書館讀者數(shù)據(jù)分析的大平臺上更深入挖掘各大信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。針對個(gè)體用戶數(shù)據(jù)挖掘、分析及標(biāo)簽最大限度定位用戶需求畫像，才能提供精準(zhǔn)化、個(gè)性化、多元化服務(wù)。

用戶畫像是用戶信息標(biāo)識，目的是了解用戶(如知識背景、教育程度、傾向領(lǐng)域、信息行為等)并確定如何向各類用戶提供精準(zhǔn)服務(wù)。如某博士用戶在搜索引擎的選擇上傾向于國外軟件，檢索的關(guān)鍵詞與“教育”相關(guān)，那就基于上述信息描述標(biāo)簽，進(jìn)行用戶畫像。用戶畫像的核心即為個(gè)人用戶或群體用戶描述特征標(biāo)簽，這些標(biāo)簽建立在相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫上，數(shù)據(jù)倉庫的建立則需要用戶各方面數(shù)據(jù)集合。

3.1 用戶畫像的數(shù)據(jù)來源

用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析是用戶畫像的基礎(chǔ)。用戶數(shù)據(jù)可分為用戶屬性數(shù)據(jù)與用戶行為數(shù)據(jù)，即通常所說的靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)。圖書館用戶在注冊時(shí)已將個(gè)人基本屬性信息輸入圖書館用戶管理系統(tǒng)，用戶屬性數(shù)據(jù)包含性別、年齡、學(xué)歷、住址、身份證號、工作單位等靜態(tài)數(shù)據(jù)。根據(jù)上述數(shù)據(jù)，圖書館員可對個(gè)人信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)進(jìn)而為用戶畫像提供用戶個(gè)人數(shù)據(jù)集，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)集對用戶進(jìn)行初步識別判斷。

用戶的行為數(shù)據(jù)則是通過網(wǎng)站系統(tǒng)、數(shù)字資源平臺及移動終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如瀏覽歷史記錄、咨詢、閱讀、下載、訂閱、收藏及搜索的關(guān)鍵詞或主題等數(shù)據(jù)信息，甚至可以查詢用戶登錄次數(shù)和瀏覽時(shí)間。這些行為數(shù)據(jù)是用戶畫像十分重要的標(biāo)簽描述，在此基礎(chǔ)上通過聚類形成用戶的宏觀畫像。

用戶數(shù)據(jù)的來源不僅僅是一個(gè)系統(tǒng)，用戶畫像所需的數(shù)據(jù)在各類系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫中，靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)源自不同的系統(tǒng)。因此需要對用戶進(jìn)行整合。在圖書館用戶管理系統(tǒng)中采集用戶基本屬性信息，用戶檢索、下載、訂閱、閱讀等行為數(shù)據(jù)則通過資源服務(wù)平臺系統(tǒng)、移動終端系統(tǒng)、網(wǎng)站系統(tǒng)采集。用戶畫像數(shù)據(jù)來源由靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)成。

3.2 用戶數(shù)據(jù)分析與處理

用戶畫像數(shù)據(jù)來源中，用戶的注冊信息和瀏覽日志的數(shù)據(jù)需經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等預(yù)處理后才能得到用戶畫像的有效數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)源中包含一些與用戶特征無關(guān)的冗余信息，分析處理此信息十分必要。通過信息過濾系統(tǒng)篩選出有效數(shù)據(jù)，才能確保用戶畫像與用戶之間的真實(shí)性、有效性。

3.3 用戶畫像數(shù)據(jù)標(biāo)簽

標(biāo)簽通常是人為規(guī)定的高度精煉的特征標(biāo)識，如年齡、性別、地域、用戶偏好等，最后將所有標(biāo)簽綜合起來，就可以勾勒出該用戶的“畫像”[2]。用戶畫像信息標(biāo)簽是模型構(gòu)建的最后一步。圖書館用戶畫像是對用戶屬性數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等進(jìn)行語義化、短文本化標(biāo)簽。如用戶登錄賬號、姓名、性別、職業(yè)、工作單位、工作性質(zhì)等標(biāo)簽主要是對用戶屬性特征畫像；而行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽則通過瀏覽、檢索、下載主題、關(guān)鍵詞、登錄時(shí)間、點(diǎn)擊數(shù)據(jù)庫類別等歷史記錄數(shù)據(jù)形成用戶行為特征畫像。通過用戶基本特征標(biāo)簽和用戶行為數(shù)據(jù)標(biāo)簽，逐步構(gòu)建分類標(biāo)簽、多級標(biāo)簽用戶畫像標(biāo)簽結(jié)構(gòu)。

3.4 用戶畫像模型構(gòu)建

通過圖書館用戶管理系統(tǒng)、網(wǎng)站系統(tǒng)、移動終端系統(tǒng)、資源服務(wù)平臺系統(tǒng)采集用戶的動、靜態(tài)數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析處理后對用戶屬性數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化工作，形成分類、多級標(biāo)簽用戶畫像標(biāo)簽結(jié)構(gòu)，用戶畫像模型在此基礎(chǔ)上便可實(shí)現(xiàn)“可視化”構(gòu)建。用戶畫像中個(gè)人用戶畫像與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不同。個(gè)人用戶畫像以“用戶”為本，圍繞用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用可視化方式描述用戶需求、動態(tài)分析用戶的行為習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化、個(gè)性化服務(wù)。“可視化”的用戶畫像從多維度標(biāo)簽、分類標(biāo)簽反應(yīng)用戶大量信息和變化，化抽象為形象，逐步展示畫像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。同時(shí)根據(jù)用戶行為的動態(tài)及時(shí)更新、優(yōu)化、完善已有用戶畫像。

用戶畫像框架模型(圖1)建立在數(shù)據(jù)來源層、數(shù)據(jù)分析處理層及數(shù)據(jù)標(biāo)簽層上。

圖1用戶畫像框架模型

數(shù)據(jù)來源層是用戶畫像的基礎(chǔ)，通過圖書館用戶管理系統(tǒng)和其他三大系統(tǒng)采集用戶屬性數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)序列化后形成原始數(shù)據(jù)庫，同時(shí)注意用戶行為數(shù)據(jù)的變化，以便及時(shí)更新原始數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析處理層則是通過信息過濾、數(shù)據(jù)清理等技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，建立用戶畫像有效數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)標(biāo)簽層是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析等對用戶畫像有效數(shù)據(jù)集進(jìn)行語義化標(biāo)簽，建立用戶數(shù)據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫，最后建立用戶畫像，并通過可視化形式展現(xiàn)。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館龐大的用戶群體為圖書館服務(wù)工作帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)?；趫D書館業(yè)務(wù)的用戶數(shù)據(jù)分析為圖書館員了解用戶需求提供數(shù)據(jù)支撐和服務(wù)方向，并有助于掌握圖書館總體被利用情況。同時(shí)圖書館也需不斷提高讀者服務(wù)水平和服務(wù)質(zhì)量，因此，了解用戶現(xiàn)實(shí)需求和挖掘潛在需要對服務(wù)工作的重要性不言而喻。用戶畫像技術(shù)是在用戶數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上深化挖掘個(gè)體用戶或者相似群體用戶的信息行為，通過對用戶行為數(shù)據(jù)的分析、標(biāo)簽等用戶畫像的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)圖書館服務(wù)的個(gè)性化、精準(zhǔn)化。通過分析用戶畫像數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)標(biāo)簽化3個(gè)層次搭建用戶畫像模型，能使圖書館用戶需求可視化，也能讓圖書館館員了解用戶的真實(shí)需求及推測潛在需求，從而提高服務(wù)質(zhì)量。