淺析高校圖書(shū)館用戶分析的精準(zhǔn)閱讀推廣

◎郭 歡

（廣州城建職業(yè)學(xué)院圖書(shū)館 廣東 廣州 510925）

近年來(lái)，中國(guó)大力開(kāi)展全民閱讀活動(dòng)，推動(dòng)建設(shè)書(shū)香社會(huì)，許多高校圖書(shū)館也開(kāi)展了一系列閱讀推廣活動(dòng)，并且卓有成效。目前的閱讀推廣活動(dòng)大部分都是從圖書(shū)館資源出發(fā)，將已有的圖書(shū)以各種各樣的活動(dòng)展現(xiàn)給用戶，以吸引用戶提升借閱興趣，如好書(shū)推薦、圖書(shū)展覽、書(shū)評(píng)大賽、專題講座等活動(dòng)，這些活動(dòng)在一定程度上有效推廣了圖書(shū)資源，也提升了圖書(shū)借閱量。然而，用戶是圖書(shū)館的核心，高校圖書(shū)館擁有大量的文獻(xiàn)資源，用戶數(shù)量也十分龐大，而若要幫助用戶能夠迅速?gòu)暮迫鐭熀５臅?shū)籍中找到合適自己的書(shū)，提升借閱效率，可以嘗試從用戶角度出發(fā)開(kāi)展精準(zhǔn)閱讀推廣。

一、基于用戶分析精準(zhǔn)閱讀推廣的可行性

（一）圖書(shū)館用戶的信息和行為記錄于大數(shù)據(jù)

2015年，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，標(biāo)志著中國(guó)開(kāi)始系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作。新一代信息技術(shù)與各領(lǐng)域的深度融合，使各領(lǐng)域數(shù)據(jù)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。在互聯(lián)網(wǎng)世界中，人們的信息感知無(wú)處不在，無(wú)時(shí)無(wú)刻都在接受信息的刺激，一切與互聯(lián)網(wǎng)交互的信息、行為都保存于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中，如網(wǎng)站注冊(cè)、網(wǎng)上購(gòu)物、實(shí)時(shí)地理位置等，各式各樣的信息數(shù)據(jù)已經(jīng)無(wú)孔不入地滲透到了人們的生活中，而每個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)歷史記錄都可以通過(guò)Cookie技術(shù)進(jìn)行查找、還原，可以直接顯示出個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)與偏好。

（二）獲取圖書(shū)館用戶信息，分析閱讀偏好

數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索出隱藏信息的過(guò)程，是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟，這項(xiàng)技術(shù)早已廣泛應(yīng)用于銷(xiāo)售領(lǐng)域，如淘寶千人千面和京東用戶畫(huà)像技術(shù)。通過(guò)大數(shù)據(jù)了解用戶的偏好和購(gòu)物特點(diǎn)，針對(duì)不同的用戶推薦不同類(lèi)型的商品，制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)手段。大數(shù)據(jù)時(shí)代，系統(tǒng)、完整、全面的深度數(shù)據(jù)剖析，可以完善人們對(duì)事物的了解和認(rèn)知，形成更深層次的知識(shí)體系和知識(shí)脈絡(luò)，從而展開(kāi)決策[1]。如今在很多領(lǐng)域中，人們的決策日益依賴于數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析，而非以往的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。因此圖書(shū)館也應(yīng)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)高校圖書(shū)館用戶的行為及信息進(jìn)行深度挖掘，包括用戶個(gè)人信息、用戶閱讀行為信息、用戶社會(huì)關(guān)系信息、用戶使用的微博和微信等社交信息、搜索引擎檢索記錄、APP登錄數(shù)據(jù)、個(gè)人云應(yīng)用傳輸數(shù)據(jù)等。海量的數(shù)據(jù)信息基本存儲(chǔ)于圖書(shū)館與其他共享服務(wù)商的數(shù)據(jù)中心，可以挖掘數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，提取有價(jià)值的信息，分析用戶的閱讀需求，以用戶為中心，為用戶提供個(gè)性化定制的閱讀服務(wù)[2]。

二、基于用戶分析的精準(zhǔn)閱讀推廣措施

精準(zhǔn)閱讀推廣，一是推薦用戶可能感興趣的內(nèi)容，吸引用戶閱讀。例如用戶在搜索引擎中查找萬(wàn)歷皇帝、張居正、海瑞等關(guān)鍵詞，可能是用戶對(duì)明朝萬(wàn)歷年間的歷史感興趣，可以向用戶推薦《萬(wàn)歷十五年》這類(lèi)歷史書(shū)。二是推薦用戶可能會(huì)需要的書(shū)，引導(dǎo)用戶閱讀。例如用戶報(bào)考了大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)考試，通常需要提前準(zhǔn)備，可以向用戶推薦四級(jí)詞匯、四級(jí)真題解析等有關(guān)四級(jí)英語(yǔ)類(lèi)的書(shū)。通過(guò)分析用戶特點(diǎn)，掌握用戶的個(gè)性化需求；再與館藏資源進(jìn)行匹配，對(duì)欠缺的書(shū)籍進(jìn)行補(bǔ)充和優(yōu)化；最后精確推送符合用戶需求的圖書(shū)，為用戶提供專屬的閱讀服務(wù)，并持續(xù)優(yōu)化服務(wù)。

（一）用戶信息分析

對(duì)用戶信息分析進(jìn)行初始定制。高校圖書(shū)館系統(tǒng)中錄有學(xué)生的詳細(xì)信息，包括性別、民族、專業(yè)、年級(jí)、成績(jī)、獲獎(jiǎng)記錄、籍貫、社會(huì)關(guān)系、體檢報(bào)告等。用戶在初次登陸圖書(shū)館賬號(hào)時(shí)可以設(shè)置興趣傾向，讓用戶勾選感興趣的圖書(shū)類(lèi)別?；谝陨闲畔?，可以建立用戶個(gè)人資料庫(kù)，分析用戶特點(diǎn)，將用戶按不同特點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)。例如阿美是來(lái)自遼寧的朝鮮族大一女生，就讀于經(jīng)管學(xué)院會(huì)計(jì)專業(yè)，曾在舞蹈大賽中榮獲民族舞二等獎(jiǎng)，她在借閱時(shí)勾選了文學(xué)、哲學(xué)、歷史地理等圖書(shū)類(lèi)別，因此可以給阿美初始標(biāo)簽：朝鮮族、大一、女生、會(huì)計(jì)專業(yè)、舞蹈、文學(xué)、哲學(xué)、歷史地理，可以嘗試為她推送相關(guān)的圖書(shū)，并根據(jù)阿美的后續(xù)興趣逐漸調(diào)整其閱讀推薦。用戶行為數(shù)據(jù)是一個(gè)不斷發(fā)展的變量，其反映了用戶的行為特征及潛在需求內(nèi)容[3]。圖書(shū)館記錄了大量的用戶使用信息，包括用戶的入館信息、查詢信息、借閱信息、數(shù)據(jù)庫(kù)使用信息、咨詢信息等使用圖書(shū)館資源后留有的痕跡，結(jié)合用戶的初始信息，可以分析出用戶使用圖書(shū)館的特點(diǎn)及閱讀興趣。

（二）館藏資源優(yōu)化

館藏資源是圖書(shū)館運(yùn)行的基礎(chǔ)，滿足用戶的需求是圖書(shū)館建設(shè)的目標(biāo)。然而高校圖書(shū)館一般是根據(jù)學(xué)校專業(yè)開(kāi)設(shè)、出版社提供的電子書(shū)目以及館員的經(jīng)驗(yàn)等因素開(kāi)展工作。目前高校圖書(shū)館電子書(shū)目的選訂模式，高度依賴電子書(shū)目的質(zhì)量和采購(gòu)人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，不能有效地覆蓋學(xué)校的學(xué)科和專業(yè)，經(jīng)常會(huì)遺漏館內(nèi)所藏圖書(shū)，館員和用戶間的偏好也存在較大差異，無(wú)法完全契合用戶的偏好，滿足用戶學(xué)習(xí)和娛樂(lè)的閱讀需求[4]。因此，圖書(shū)館需要充分利用大數(shù)據(jù)挖掘與分析，掌握用戶的個(gè)性化需求，然后精準(zhǔn)確認(rèn)需購(gòu)買(mǎi)的圖書(shū)。

（三）精準(zhǔn)推廣圖書(shū)

在充分了解用戶需求、為用戶找到匹配的書(shū)籍之后，還需將圖書(shū)信息通過(guò)各種方式推送至用戶。例如，定期通過(guò)電子郵箱、微信公眾號(hào)、OPAC系統(tǒng)向用戶推送書(shū)目，并附上詳細(xì)的圖書(shū)簡(jiǎn)介、館藏地點(diǎn)、借閱時(shí)間、方式等；每天在圖書(shū)館網(wǎng)站、圖書(shū)館APP以及用戶在其他圖書(shū)館購(gòu)買(mǎi)的數(shù)字資源網(wǎng)站發(fā)送彈窗廣告，不間斷地向他們推薦圖書(shū)的封面和簡(jiǎn)介，讓用戶能夠及時(shí)獲取可能感興趣的圖書(shū)信息。還要對(duì)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)跟蹤分析，持續(xù)獲取用戶的借閱記錄，以提高服務(wù)的可靠和精確度[5]。

三、結(jié)語(yǔ)

就目前而言，在國(guó)內(nèi)普及精準(zhǔn)閱讀推廣還存在一些困難：如對(duì)用戶進(jìn)行分析需要獲取大量的用戶信息，這與用戶隱私保護(hù)存在矛盾；圖書(shū)館當(dāng)前的系統(tǒng)和技術(shù)暫時(shí)無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的精確分析與推送；長(zhǎng)期為用戶推送定制化閱讀信息需要大量財(cái)力物力做支撐，圖書(shū)館經(jīng)費(fèi)難以支持。但以用戶為中心，為用戶提供最便利的閱讀服務(wù)是圖書(shū)館閱讀推廣工作未來(lái)發(fā)展的主流方向，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)支持，利用智能算法的個(gè)性推薦技術(shù)就能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)閱讀推廣。盡管困難重重，但“道阻且長(zhǎng)，行則將至”，因?yàn)榫珳?zhǔn)閱讀推廣能為用戶提供及時(shí)、匹配的圖書(shū)信息，相信在不久的將來(lái)，高校圖書(shū)館終能克服現(xiàn)有困難，普及精準(zhǔn)閱讀推廣。