圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究

楊彥榮，張 瑩

（1.西北農(nóng)林科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與教育技術(shù)中心，楊凌 712100；2.西北農(nóng)林科技大學(xué)圖書(shū)館，楊凌 712100）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，當(dāng)前人類(lèi)社會(huì)已經(jīng)從信息時(shí)代步入數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新時(shí)期信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，用戶(hù)畫(huà)像作為描述目標(biāo)用戶(hù)特征，洞察用戶(hù)興趣需求，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)個(gè)性化服務(wù)的重要工具，目前已廣泛應(yīng)用于各種電商平臺(tái)以及個(gè)性化的信息服務(wù)推送領(lǐng)域，尤其是在電商平臺(tái)，用戶(hù)畫(huà)像能精準(zhǔn)了解和預(yù)測(cè)用戶(hù)需求以及定位客戶(hù)群體，受到商家和企業(yè)的日益關(guān)注。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步和信息化的推進(jìn)，數(shù)字資源得到了迅速發(fā)展，高校圖書(shū)館的資源數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，浩瀚如煙的數(shù)字資源使得用戶(hù)產(chǎn)出了信息迷航。鑒于此，圖書(shū)館可通過(guò)用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)了解用戶(hù)的需求，洞察用戶(hù)興趣以及個(gè)性化偏好等，以此為用戶(hù)提供個(gè)性化、精細(xì)化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館從信息服務(wù)向知識(shí)服務(wù)轉(zhuǎn)型。

1 用戶(hù)畫(huà)像及研究現(xiàn)狀

1.1 用戶(hù)畫(huà)像的內(nèi)涵

交互設(shè)計(jì)鼻祖Alan Cooper在研究中最早提出用戶(hù)畫(huà)像并對(duì)這一概念給出了定義，他指出用戶(hù)畫(huà)像是通過(guò)不同的呈現(xiàn)方式對(duì)用戶(hù)真實(shí)數(shù)據(jù)的刻畫(huà)，是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)用戶(hù)模型[1]。簡(jiǎn)言之，利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采集并清洗用戶(hù)的社會(huì)屬性、生活習(xí)慣和消費(fèi)行為等信息，并通過(guò)標(biāo)簽映射的方式抽象出用戶(hù)畫(huà)像模型。文獻(xiàn)[2]等將用戶(hù)畫(huà)像描述為一種刻畫(huà)用戶(hù)需求和興趣偏好的形象集合。余孟杰[3]認(rèn)為用戶(hù)畫(huà)像是從對(duì)海量用戶(hù)數(shù)據(jù)中挖取出特定的，潛在的用戶(hù)信息，并以標(biāo)簽化的形式呈現(xiàn)出用戶(hù)全貌，用戶(hù)畫(huà)像是用戶(hù)信息面貌的虛擬刻畫(huà)，其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)理念的深入，如何利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)已成為企業(yè)日益關(guān)注的焦點(diǎn)，用戶(hù)畫(huà)像作為一種了解和預(yù)測(cè)客戶(hù)、精準(zhǔn)定位客戶(hù)群體的有效工具，被廣泛應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)、金融、電子商務(wù)等領(lǐng)域。

David Travis認(rèn)為一個(gè)令人信服、全面、精準(zhǔn)化的用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)具有基本性（Primary research）、真實(shí)性（Realistic）、目標(biāo)性（Objectives）、獨(dú)特性（Singular）、移情性（Empathy）、數(shù)量（Number）和應(yīng)用性（Applicable）7個(gè)基本條件[4]。文獻(xiàn)[5]認(rèn)為圖書(shū)館領(lǐng)域在以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的主路線下，用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)該滿(mǎn)足6個(gè)條件：時(shí)效性、可迭代性、交互性、區(qū)隔性、知識(shí)性以及聚類(lèi)性。

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的悄然興起，圍繞用戶(hù)畫(huà)像的相關(guān)研究也相繼展開(kāi)，并逐步成為眾多學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。用戶(hù)畫(huà)像研究在國(guó)外圖書(shū)館領(lǐng)域開(kāi)展較早，在20世紀(jì)80年代，英國(guó)國(guó)家書(shū)目和Blaise-line通過(guò)對(duì)用戶(hù)地使用情況進(jìn)行相關(guān)性分析，并以此為依據(jù)對(duì)其服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化[6]。用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)算法是國(guó)外學(xué)者主要的研究方向，如統(tǒng)計(jì)分析、聚類(lèi)分析算法、加權(quán)算法、分類(lèi)算法、樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)方法等受到學(xué)者們的關(guān)注，不同的研究采用取不同的算法構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像模型，從而刻畫(huà)用戶(hù)顯性的特征和潛在的特征。

國(guó)內(nèi)圖書(shū)館領(lǐng)域?qū)τ脩?hù)畫(huà)像研究還起步發(fā)展階段，相關(guān)研究成果較少，并且大多研究還停留在理論階段。陳慧香[7]等人詳細(xì)闡述了用戶(hù)畫(huà)像的概念、特性以及作用，并深入分析了用戶(hù)畫(huà)像建模的相關(guān)算法與技術(shù)、框架模型設(shè)計(jì)及構(gòu)建流程，為圖書(shū)館基于用戶(hù)畫(huà)像的服務(wù)重新研究奠定了基礎(chǔ)。劉速[8]詳細(xì)闡述了天津圖書(shū)館用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的具體方法和步驟，并對(duì)常用的用戶(hù)畫(huà)像分析方法，如用戶(hù)關(guān)系圖譜、多維度交叉分析、可視化統(tǒng)計(jì)描述等方法進(jìn)行了比較。潘宇光[9]將用戶(hù)畫(huà)像理論融入到構(gòu)建智慧圖書(shū)館的過(guò)程中，從圖書(shū)館的智慧構(gòu)建和智慧服務(wù)角度，提出用戶(hù)畫(huà)像的構(gòu)架與實(shí)現(xiàn)途徑。

2 用戶(hù)畫(huà)像設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)收集

用戶(hù)畫(huà)像在海量的用戶(hù)數(shù)據(jù)中產(chǎn)生和形成的，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像是為了還原用戶(hù)信息，數(shù)據(jù)來(lái)源于所有用戶(hù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)源是構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像的基礎(chǔ)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，圖書(shū)館各信息資源系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)了互通互聯(lián)，尤其是統(tǒng)一身份認(rèn)證的應(yīng)用，以及移動(dòng)終端的普及，給用戶(hù)帶來(lái)方便的同時(shí)，也產(chǎn)生了異構(gòu)化、立體化和多樣化的數(shù)據(jù)，豐富了用數(shù)據(jù)類(lèi)型，拓展了用戶(hù)數(shù)據(jù)的來(lái)源。高校圖書(shū)館構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像的首要工作是確定數(shù)據(jù)源，圖書(shū)管理系統(tǒng)、書(shū)目檢索系統(tǒng)、圖書(shū)館網(wǎng)站、移動(dòng)圖書(shū)館等都是用戶(hù)數(shù)據(jù)的主要來(lái)源，用戶(hù)數(shù)據(jù)可分為相對(duì)穩(wěn)定的靜態(tài)信息數(shù)據(jù)和變化較快的動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)兩類(lèi)。

2.2 標(biāo)簽建模

標(biāo)簽是基于用戶(hù)數(shù)據(jù)分析后人為規(guī)定的高度精煉的用戶(hù)特征標(biāo)識(shí)，人能很方便地理解每個(gè)標(biāo)簽含義，使模糊的用戶(hù)立體化、形象化。為用戶(hù)建立標(biāo)簽?zāi)Ｐ褪菢?gòu)建用戶(hù)畫(huà)像的核心工作和首要任務(wù)，用戶(hù)標(biāo)簽建模就是對(duì)用戶(hù)的靜態(tài)信息數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以及語(yǔ)義化抽象出，從而形成短文本化標(biāo)簽，再逐級(jí)分類(lèi)形成基本信息、內(nèi)容偏好、行為特征、心理特征和社交網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽?zāi)Ｐ汀?/p>

2.3 模型構(gòu)建

用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建一般包含數(shù)據(jù)整合層、數(shù)據(jù)標(biāo)簽層以及畫(huà)像應(yīng)用層。數(shù)據(jù)整合層又可以分為數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理，通過(guò)對(duì)圖書(shū)館各種來(lái)源數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，再進(jìn)行集成、轉(zhuǎn)換、歸約、清洗等預(yù)處理操作后形成原始數(shù)據(jù)庫(kù)文件。用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)標(biāo)簽層，通過(guò)對(duì)用戶(hù)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分類(lèi)、聚類(lèi)分析等技術(shù)，將用戶(hù)信息語(yǔ)義化和短文本化，以標(biāo)簽的形式呈現(xiàn)立體化的用戶(hù)形象。畫(huà)像應(yīng)用層是在建模結(jié)果分析的基礎(chǔ)上，采用不同的可視化技術(shù)，將用戶(hù)各個(gè)維度的標(biāo)簽呈現(xiàn)出來(lái)。

3 用戶(hù)畫(huà)像應(yīng)用研究

3.1 個(gè)性化內(nèi)容精準(zhǔn)推薦

高校圖書(shū)館個(gè)性化推薦服務(wù)已獲得了令人矚目的成績(jī)，在提升資源推薦服務(wù)質(zhì)量及資源利用率方面已取得良好的效果。但在用戶(hù)需求感知方面，依然以傳統(tǒng)的用戶(hù)需求調(diào)研為主，以分析小體量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析用戶(hù)需求，難以精準(zhǔn)、全面刻畫(huà)用戶(hù)需求，因而可能導(dǎo)致個(gè)性化信息服務(wù)質(zhì)量差、效率低等問(wèn)題。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入發(fā)展，在用戶(hù)描述與建模上用戶(hù)畫(huà)像具有天然巨大有優(yōu)勢(shì)，因而在分析用戶(hù)信息需求時(shí)，通過(guò)構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像完成對(duì)用戶(hù)個(gè)人習(xí)慣以及興趣等內(nèi)在需求信息的刻畫(huà)，從而構(gòu)建起通往用戶(hù)興趣的橋梁，為個(gè)性化推薦服務(wù)提高數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.2 用戶(hù)信用評(píng)價(jià)管理

盜竊圖書(shū)、惡意下載資源、圖書(shū)超期、破壞公共環(huán)境及書(shū)刊污染等不良用戶(hù)行為時(shí)有發(fā)生，針對(duì)這些嚴(yán)重的用戶(hù)失信行為，圖書(shū)館往往采用警告或輕微罰款方式，其效果不是甚好，起不來(lái)威懾失信用戶(hù)的作用。用戶(hù)信用管理是抑制用戶(hù)失信現(xiàn)象的有效途徑之一，通過(guò)收集用戶(hù)數(shù)據(jù)，分析用戶(hù)信用數(shù)據(jù)，將用戶(hù)信用納入個(gè)人征信記錄，對(duì)高校圖書(shū)館不同層次用戶(hù)進(jìn)行信用評(píng)分分級(jí)，建立用戶(hù)信用分級(jí)管理。對(duì)圖書(shū)館不同信用評(píng)分的用戶(hù)，賦予不同權(quán)限，并給予一定的獎(jiǎng)勵(lì)和處罰，可以?xún)?yōu)化用戶(hù)管理，靈活服務(wù)，促進(jìn)館藏資源利用。

3.3 優(yōu)化資源配置、指導(dǎo)發(fā)展趨勢(shì)

高校圖書(shū)館可利用用戶(hù)畫(huà)像來(lái)了解用戶(hù)的整體興趣和需求走向，根據(jù)用戶(hù)使用圖書(shū)館資源的行為習(xí)慣，設(shè)計(jì)或調(diào)整圖書(shū)館資源的配置、空間布局、科學(xué)管理。高校圖書(shū)館管理層可借助用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的特征信息和興趣偏好，掌握用戶(hù)需求的變化，從而為決策制定的科學(xué)合理性、高效性提供可靠的數(shù)據(jù)支持。