2024年3月14日发(作者：)
２０２１年１月大学图书情报学刊，２０２１Ｊａｎ 第３Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．１９卷第１期ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｃａｄｅｍｉｃＬｉｂｒａｒｙａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ基于用户画像的高校图书馆信息素养教育徐 畅，毛桂芳，周吟剑（湘南学院图书馆，郴州４２３０００）摘 要：用户画像是高校图书馆理解用户需求和实现个性化服务、智慧服务的有力工具。文章简述了用户画像在图情领域的研究应用情况，提出高校信息素养教育用户画像模型框架，阐述用户画像在高校图书馆信息素养教育中的应用。关键词：用户画像；高校图书馆；信息素养教育；精准化服务中图分类号：Ｇ２５４．９７ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＬｉｔｅｒａｃｙＥｄｕｃａｔｉｏｎｏｆＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＬｉｂｒａｒｙＢａｓｅｄｏｎＵｓｅｒＰｏｒｔｒａｉｔＸＵＣｈａｎｇ，ＭＡＯＧｕｉｆａｎｇ，ＺＨＯＵＹｉｎＪｉａｎ（ＬｉｂｒａｒｙｏｆＸｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｚｈｏｕ ４２３０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｅｒｐｏｒｔｒａｉｔｉｓａｐｏｗｅｒｆｕｌｔｏｏｌｆｏｒｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｌｉｂｒａｒｙｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｕｓｅｒｎｅｅｄｓａｎｄｒｅａｌｉｚｅｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｓｅｒｖｉｃｅａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｅｒｖｉｃｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒｐｏｒｔｒａｉｔｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆ，ｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｕｓｅｒｐｏｒｔｒａｉｔｍｏｄｅｌｆｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｉｔｅｒａｃｙｅｄｕｃａｔｉｏｎｉｎｃｏｌｌｅｇｅｓａｎｄｌｉｂｒａｒｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ，ａｎｄｅｘｐｏｕｎｄｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｕｓｅｒｐｏｒｔｒａｉｔｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｉｔｅｒａｃｙｅｄｕｃａｔｉｏｎｏｆｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｌｉｂｒａｒｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｓｅｒｐｏｒｔｒａｉｔ；ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｌｉｂｒａｒｙ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｉｔｅｒａｃｙｅｄｕｃａｔｉｏｎ；ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｓｅｒｖｉｃｅ表，是分析用户需求、开展产品和服务设计的有效工１ 引言信息素养作为信息化时代人们需要具备的一种基本能力，在世界范围内得到广泛的关注和研究。在图情领域，随着信息环境和用户需求的巨大变化，我国大部分高校目前的信息素养教育理念和方式逐渐显示出保守和落后。针对用户需求的即时满足、个性化等特征，传统的信息素养教育需要积极主动地进行改革。用户画像技术可以全面分析用户，预测用户需求，实时精准的推送匹配信息与服务，将用户画像技术应用在图书馆信息素养教育领域，可以为用户提供个性化的信息素养教育。１］。用户画像的另一种英文表达是ＵｓｅｒＰｒｏｆｉｌｅ，是具［大数据环境下产生的，通过分析用户的社会属性、兴趣爱好、消费习惯、行为特征等信息而抽象出用户的真实需求、行为习惯、消费偏好等，为用户建立一套标２－３］签体系［。由于用户的兴趣和消费偏好随时可能发生变化，所以ＵｓｅｒＰｒｏｆｉｌｅ更强调不断地收集用户行为和兴趣偏好的变化，动态、及时地更新用户标签，使之更实时、精准描述用户的真实需求，是理解用户需求，实现精准营销的重要方法。本文所指的用户画像即ＵｓｅｒＰｒｏｆｉｌｅ，它包含三方面的内容：（１）用户的多维数据抽取。通过问卷调查或大数据技术抽取用户的社２）用户会属性、行为习惯、消费偏好等多维度数据。（４］画像模型的构建。采用如ＴＦ－ＩＤＦ算法［、Ｋ－ｍｅａｎｓ５］算法［等算法和技术，不断丰富用户的标签内容，形２ 用户画像在图情领域的研究应用２．１ 用户画像的概念用户画像概念最早是由ＡｌａｎＣｏｏｐｅｒ提出的，即ＵｓｅｒＰｅｒｓｏｎａ（用户角色），是指通过搜集真实用户的相关信息、数据，抽取典型特征的基础上建立的虚拟代３）理解用成描述用户需求、偏好的用户画像模型。（户需求，辅助决策。通过不断为用户打标签和用户画像模型的建立，可以理解和预测用户需求，更好地开展产品设计、信息推送、精准营销和个性化广告投放等决策活动。基金项目：２０１８年湖南省教育厅一般项目（１８Ｃ１０４１）；２０１９年湖南省教育改革一般项目（９００）；２０２０年湘南学院教改项目（１４）
总第１８３期大学图书情报学刊２０２１年第１期２．２ 图情领域用户画像相关研究用户画像方法已被广泛应用于商业领域，近年来在图书馆领域的研究与应用也越来越多，主要集中在以下几个方向：（１）研究概述与思考。陈慧香、邵波从用户画像的定义、算法、应用等５个方面总结国外图书馆领域用户画像的经验，为国内图书馆应用用户画像提出思路和方向［６］。徐芳、应洁茹梳理国内外用户画像研究成果，将其划分为行为流派、兴趣流派等４个不同流派，揭示了现有用户画像研究的不足之处［７］。张汝昊、杨志萍对国内外学术图书馆精准服务的前沿方法和技术进行了梳理和概括，发现现有研究的不足，为后续研究提供研究视角［８］。单轸、邵波总结分析国内图情领域用户画像研究现状，指出现有研究的困境和出路［９］。（２）用户画像模型的构建。国内外用户画像模型的构建都遵循着数据收集、数据处理、模型建立等步骤，有理论研究也有实证分析。于兴尚、王迎胜以用户基本数据、情境感知数据等作为数据来源，构建图书馆用户画像模型，提供在线服务推送、场景化服务等［１０］。张莉曼等以与用户强相关的小数据作为依据，结合社交类学术Ａｐｐ特征，设计用户动态画像标签体系，提出实现动态画像的研究方法和框架模型［１１］。陈添源构建了高校移动图书馆用户画像标签体系，以闽南师范大学图书馆为例，实证细分得出初期参与型、资源获取型等４种类型用户画像［２］。Ｚ．Ｈｏｌｔ、Ｓ．Ｒａｃｋｈａｍ以杨百翰大学图书馆为例，以用户行为和需求为主要依据，分析得出探索型、社交型、合作型等１０种用户画像类型［１２］。Ｍ．Ｋ．Ａ．Ｓｈｂｏｕｌ和Ａ．Ａｂｒｉｚａｈ通过分析高校人文学者的信息搜索行为，提供与之匹配的信息资源和服务［１３］。（３）精准推送与智慧服务。如Ｋａｏ等开发的数字图书馆个性化知识整合平台（ＰＩＫＩＰＤＬ），为用户提供个性化的知识推荐服务［１４］。ＭａｈａｋＤｈａｎｄａ和ＶｉｊａｙＶｅｒｍａ提出的高效项集挖掘技术（ＨｉｇｈＵｔｉｌｉｔｙＩｔｅｍｓｅｔＭｉｎｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅ，ＨＵＩＭ），将论文内容和科研人员兴趣偏好进行对比分析，为科研人员推送学术论文，满足其个性化要求［１５］。王益成等采用向量空间模型构建科技情报用户画像模型，运用协同过滤算法对不同场景的科技情报用户进行服务推送［１６］。陈丹等提出基于用户画像的图书馆个性化智慧服务模型，为用户提供个性化智慧服务［１７］。朱会华等建立用户画像数据库，提出三种文献资源智能荐购模式［１８］。王顺箐以读者需求分析为核心，构建基于用户画像的智慧阅读推荐系统［１９］。本文在已有研究的基础上，试图构建应用于图书馆信息素养教育中的用户画像模型，以期实现用户信息素养教育的精准化和个性化。３ 高校图书馆信息素养教育用户画像模型构建３．１ 用户画像数据源对用户的精准画像离不开用户数据获取的全面性和准确性。高校图书馆信息素养教育的主体是大学生用户，因此构建用户画像需要围绕用户的基本信息、行为数据等数据，逐步对用户进行刻画。需要收集的数据如表１所示：表１ 高校图书馆信息素养教育用户画像数据数据类型内容基本数据性别、年龄、院系、专业、年级、学历等行为数据对资源的浏览、检索、收藏、下载等社交互动数据访问时间、访问次数、对资源的点赞、转发、评论等兴趣偏好数据资源倾向、内容主题倾向、信息需求程度、服务满意度等３．２ 信息素养教育用户画像模型框架本文结合信息素养教育与服务的特点，构建高校图书馆信息素养教育用户画像模型框架。该框架的结构包括数据获取层、数据处理层、标签抽取层、交互关联层、智慧服务层，框架结构如图１所示。（１）数据获取层数据采集与获取是构建用户画像模型的基础，主要包括用户的相关信息数据以及图书馆自制与收集的各类信息素养教育资源。信息素养教育资源主要有信息素养教育微课／微视频、讲座ＰＰＴ及文档、数据库商提供的培训视频等，以及从网页或其他渠道收集的慕课视频等资源。用户的信息数据主要包括基本信息、行为数据、社交互动数据、兴趣偏好数据。以上数据获取既可通过图书馆网页、移动终端、外戴设备等获取，也可以结合访谈、问卷调查等形式获取。（２）数据处理层数据处理层主要是对获取到的信息素养教育资源信息、用户信息数据等半结构化、非结构化的数据进行选择、清洗、过滤、转换等操作，通过数据挖掘技术对数据进行分类、聚类等处理后，有序地将结构化的数据分类存储在资源库中。
徐 畅，毛桂芳，周吟剑：基于用户画像的高校图书馆信息素养教育