摘 要：文章以數(shù)據(jù)畫像為基礎，闡述了用戶數(shù)據(jù)分析和文獻數(shù)據(jù)分析的必要性，討論了利用數(shù)據(jù)挖掘技術深入分析用戶畫像、圖書文獻畫像等數(shù)據(jù)畫像，為讀者提供精準化的閱讀推廣服務，為圖書館提供有效的閱讀推廣決策分析，促進圖書館資源的有效管理。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；用戶畫像；文獻畫像；閱讀推廣

中圖分類號：G258.2 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2024）09-0047-03

1 背景

隨著計算機技術的飛速發(fā)展，公共圖書館已基本建成并使用了圖書館自動化系統(tǒng)、數(shù)字圖書館等業(yè)務系統(tǒng)，圖書館讀者的個人信息和文獻信息以電子數(shù)據(jù)方式保存在數(shù)據(jù)庫中，這些數(shù)據(jù)具有完整性、規(guī)范性、結構性特點，是非常寶貴的資源。為充分利用這些數(shù)據(jù)，圖書館可利用數(shù)據(jù)挖掘技術整合現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、文獻數(shù)據(jù)等，根據(jù)用戶行為與需求等構建用戶畫像，根據(jù)文獻數(shù)據(jù)構建文獻畫像，為讀者提供精準化的閱讀推廣服務，為圖書館提供有效的閱讀推廣決策分析。

2 數(shù)據(jù)畫像概述

互聯(lián)網(wǎng)時代，隨著數(shù)據(jù)分析與應用的深化，人們不再僅關注數(shù)據(jù)體量的大小，更在意如何能精確地提煉數(shù)據(jù)的價值并應用到行業(yè)中，用數(shù)據(jù)說話，消除個人偏見，提高數(shù)據(jù)生產力和使用率。數(shù)據(jù)畫像由此應運而生，其是通過有效的數(shù)據(jù)采集、分析、可視化手段為各行業(yè)數(shù)據(jù)化運營提供數(shù)據(jù)支持的一款畫像數(shù)據(jù)，如用戶畫像、企業(yè)畫像、設備畫像、資產畫像等都是數(shù)據(jù)畫像根據(jù)具體應用對象所衍生的產品。本研究將討論與圖書館相關的用戶畫像和圖書文獻畫像，根據(jù)這種數(shù)據(jù)畫像促進閱讀推廣工作的提質增效[1]。

用戶畫像這一概念最早源于交互設計領域，由交互設計之父艾倫·庫伯（Alan Cooper）提出，他指出用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，是建立在真實數(shù)據(jù)之上的目標用戶模型[2]。所謂用戶畫像，就是通過數(shù)據(jù)標簽構建的用戶形象。在圖書館，用戶畫像就是讀者的用戶畫像，可根據(jù)讀者行為特征、基本屬性、借閱屬性、興趣偏好、潛力特征和預測需求等數(shù)據(jù)建立讀者的用戶畫像，為讀者提供精準推薦服務。用戶畫像可以被用于精準推送、個性化推薦、用戶分析等，提升讀者體驗與閱讀推廣轉化率。簡單來說，用戶畫像讓圖書館掌握了讀者的基本特點，并能根據(jù)用戶畫像特點有針對性地開展閱讀推廣服務。所謂文獻畫像，類似于用戶畫像，是根據(jù)文獻的基本屬性、借閱屬性、主題內容、預測需求、預訂采購等數(shù)據(jù)建立文獻的畫像，為圖書館館藏建設提供決策參考，進而開展高質量的閱讀推廣服務。

3 研究現(xiàn)狀

目前，我國圖書情報領域的研究者關于數(shù)據(jù)畫像在圖書館服務的技術應用主要是基于用戶的數(shù)據(jù)畫像進行的閱讀推廣研究：一是討論構建智慧推薦系統(tǒng)及應用。李曉旭探討了基于用戶畫像的智能閱讀推薦模式的設計方法和智能閱讀推薦服務的實現(xiàn)過程[3]。王順箐認為以讀者需求分析為核心模塊，在數(shù)據(jù)采集的基礎上整合用戶畫像、觀點分析等主要流程，把握讀者的個人喜好和動態(tài)需求，打破無差別化推廣的現(xiàn)狀[4]。二是如何構建讀者閱讀推廣模式。劉漫討論了結合本體建模方法構建高校圖書館大學生用戶畫像概念模型，構建高校圖書館大學生用戶閱讀推廣服務新模式，以期通過數(shù)據(jù)分析改進高校圖書館現(xiàn)有服務策略與服務方向，提升高校圖書館差異化閱讀推廣服務能力[5]。肖海清等以閱讀推廣活動內在循環(huán)系統(tǒng)機制為基礎，構建基于參與式用戶畫像的精準閱讀推廣模式[6]。

4 基于數(shù)據(jù)畫像的公共圖書館服務

4.1 基于用戶畫像的讀者分析

4.1.1 用戶數(shù)據(jù)分析的必要性。如何讓讀者在海量數(shù)據(jù)中找到他們需要的信息將變得越來越難。在很多情況下，讀者其實并不明確自己的目標讀物，或者他們的需求很難用簡單的關鍵詞表述出來，又或者他們需要更加符合其個人喜好的結果，這時他們需要圖書館能提供一定的智能推薦服務。隨著Web 3.0的發(fā)展，Web變得越來越智能化，為智能推薦提供了良好的環(huán)境。智能推薦的出現(xiàn)使讀者獲取信息的方式從簡單的目標、明確的數(shù)據(jù)搜索轉換到更高級、更符合其使用習慣的信息發(fā)現(xiàn)。亞馬遜、豆瓣作為社交網(wǎng)絡的代表，都為用戶提供了良好的推薦服務。相對而言，智能推薦在圖書館的應用以基于內容推薦的情況較多，主要是依據(jù)讀者的個性標簽和閱讀行為習慣推薦他們感興趣的資源。圖書館在讀者個人空間中有針對性地向讀者個人頁面推送相關書籍，可以追蹤被借閱的情況，形成讀者的閱讀數(shù)據(jù)，加入用戶畫像系統(tǒng)，用于優(yōu)化用戶畫像[7]。通過智能推薦，圖書館提高了服務讀者的主動性，實現(xiàn)了精準高效的智能服務[8]。

4.1.2 用戶畫像的作用。應用用戶畫像，圖書館可全方位分析了解讀者偏好，進而對讀者進行精準、個性化推薦，如推薦感興趣的活動、圖書期刊等，提高資源利用率。依托清晰的用戶畫像，圖書館的閱讀推廣工作可以更加精準有效[9]。用戶畫像系統(tǒng)通過對讀者數(shù)據(jù)不同維度的挖掘形成讀者的個性化信息，根據(jù)不同的挖掘深度可分為直接統(tǒng)計分析和深度分析。統(tǒng)計分析直觀顯示讀者辦證日期、第一次借書、年度到館借閱次數(shù)、累積借閱天數(shù)、閱讀書籍冊數(shù)、續(xù)借次數(shù)、閱讀頁數(shù)、讀者借閱時長等。預測分析根據(jù)讀者所借圖書的主題和借閱時長，分析讀者的閱讀主題類別，如文化、教育、政治、法律、文學等[10]。

4.2 基于文獻畫像的文獻揭示

4.2.1 文獻數(shù)據(jù)分析的必要性。文獻畫像是將文獻書目數(shù)據(jù)、借閱數(shù)據(jù)、館藏數(shù)據(jù)、出版數(shù)據(jù)等資源系統(tǒng)整合，在模型上構建大數(shù)據(jù)畫像的交互式分析應用，可以靈活地分析文獻屬性之間的關聯(lián)性，抽象出文獻信息全貌并應用于閱讀推廣場景。我國圖書館普遍應用《中國圖書館分類法》進行圖書分類和排架，每一種圖書都歸屬于一個特定大類，通過22個大類將所有中文圖書進行分類。在這種情況下，圖書館可以統(tǒng)計出各個分類下的圖書、同一個主題下的圖書、同一個出版社的圖書、同一個著者的圖書等，但無法獲知除以上MARC數(shù)據(jù)字段外的其他關聯(lián)。因此，圖書館需要文獻畫像把圖書的屬性標注清楚，獲得關聯(lián)數(shù)據(jù)，利用讀者行為數(shù)據(jù)的關聯(lián)關系，將圖書與讀者關聯(lián)起來。

4.2.2 文獻畫像的作用。文獻畫像的作用包括以下三個方面：一是文獻畫像可幫助圖書館進行科學決策。相較于傳統(tǒng)方式，大數(shù)據(jù)能通過分析得到讀者閱讀行為的反饋信息，為精準快速地分析其行為習慣、閱讀習慣等提供足夠的數(shù)據(jù)基礎。文獻畫像能從各維度數(shù)據(jù)中得出文獻的公布和利用情況，指導館藏建設，從而有利于圖書館閱讀推廣工作的開展。二是文獻畫像可幫助圖書館精準把握讀者閱讀的供需情況和行業(yè)發(fā)展方向。近年來，隨著圖書館文獻的日益增多，對圖書館的館員和物理空間都提出了更高的要求，圖書館對讀者的閱讀需求更加難以精準把握。文獻畫像可以抽象出文獻數(shù)據(jù)信息全貌，識別隱藏的真相，避免經驗主義，幫助圖書館完善閱讀推廣策略。三是促進文化和旅游融合發(fā)展。在文化和旅游關聯(lián)度越來越高的當前，文獻畫像有利于發(fā)現(xiàn)和挖掘文化和旅游發(fā)展的新空間，更好地打造文化和旅游融合發(fā)展的新場景、新業(yè)態(tài)，提高文化和旅游市場的資源配置效率。

5 應用場景

無論是用戶畫像還是文獻畫像，都是通過數(shù)據(jù)挖掘技術或手段加以實現(xiàn)，最終目的都是為讀者獲取更好的閱讀資源和閱讀體驗，助力圖書館閱讀推廣工作的工具[11]。

5.1 讀者視角：閱讀數(shù)據(jù)展示

基于用戶畫像，圖書館可以根據(jù)用戶的特性展示閱讀數(shù)據(jù)，在讀者個人空間生成讀者個人閱讀清單，展示讀者在圖書館發(fā)生借閱行為的時間軸；為讀者提供利用圖書館資源、參與圖書館活動等的名次；為經常利用圖書館的活躍讀者頒發(fā)虛擬勛章或進行一定的精神或物質獎勵；讓讀者了解自己的閱讀軌跡并制訂閱讀計劃。

5.2 圖書館視角：精準推廣服務

基于用戶畫像，圖書館可以對讀者閱讀行為數(shù)據(jù)進行深度挖掘，根據(jù)他們的特性制定圖書推薦、活動宣傳策略。圖書館要持續(xù)性地為讀者提供個性化、精準化的文獻及活動推薦，激勵讀者更多地走進圖書館、利用圖書館，提高讀者對圖書館的依賴度和黏性。

5.3 圖書館視角：館藏建設參考

基于用戶畫像中的讀者借閱數(shù)據(jù)，圖書館可按時間段（年、月、日、時）統(tǒng)計借閱量的分布情況，總結讀者的一般借閱規(guī)律，了解他們的借閱趨勢與偏好，合理調整館藏并制定服務策略。

圖書館可基于文獻畫像了解館藏使用分布，使資源配置更有效地對接業(yè)務系統(tǒng)和館外服務點數(shù)據(jù)，分析館藏圖書質量、借閱情況、新書分類、入庫情況和自助借還機借閱情況，改進圖書采訪工作并優(yōu)化館藏，讓資源配置更加合理。

6 結語

通過分析用戶行為數(shù)據(jù)，圖書館可以了解讀者的興趣和需求，并提供個性化的服務和推廣策略。數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析技術可以幫助圖書館從海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，提高閱讀參與度，同時也能更好地滿足讀者的需求，提升圖書館的影響力和社區(qū)參與度。智慧服務時代，公共圖書館應進一步提高服務質量和水平，推進服務的智慧化。未來的研究和實踐應繼續(xù)探索數(shù)據(jù)畫像的構建方法和應用場景，進一步推動公共圖書館的閱讀推廣工作，提高數(shù)據(jù)生產力和使用率，實現(xiàn)文獻資源的合理供需，促進圖書館的高質量發(fā)展。

參考文獻：

[1][5] 劉漫.基于用戶畫像的高校圖書館閱讀推廣模式構建[J].圖書館理論與實踐，2019（7）：21-26.

[2] 用戶畫像踩坑之路（一）畫像基礎概念[EB/OL].[2024-06-06].https：//zhuanlan.zhihu.com/p/496417796.

[3] 李曉旭.基于用戶畫像的數(shù)字圖書館智能閱讀推薦模式[J].圖書館學刊，2019（8）：120-124.

[4][7] 王順箐.以用戶畫像構建智慧閱讀推薦系統(tǒng)[J].圖書館學研究，2018（4）：92-96.

[6] 肖海清，朱會華.基于參與式用戶畫像的高校圖書館精準閱讀推廣模式構建[J].圖書館工作與研究，2020（6）：122-128.

[8] 盛琳涵.基于用戶畫像的經典閱讀推廣模式構建：以高校圖書館為例[J].河南圖書館學刊，2022（10）：2-4.

[9] 王棪.基于用戶畫像的圖書館智慧閱讀推廣服務模式研究[J].江蘇科技信息，2022（32）：41-43.

[10] 安琪.基于用戶借閱行為畫像的高校圖書館精準化閱讀推廣模式研究[D].南京：東南大學，2021.

[11] 馬豐寧.數(shù)據(jù)挖掘技術在公共圖書館中的應用[J].圖書館工作與研究，2008（11）：54-57.