李燕波
(洛陽師范學(xué)院圖書館,河南 洛陽 471934)
隨著傳感器技術(shù)、GPS等位置應(yīng)用以及社交媒體App的快速發(fā)展,產(chǎn)生了大量以個(gè)體行為為單位的時(shí)空數(shù)據(jù),如導(dǎo)航數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等,“社會(huì)感知”一詞應(yīng)運(yùn)而生,也越來越受到學(xué)者的關(guān)注。社會(huì)感知數(shù)據(jù)從不同層面記錄個(gè)人行為,包含用戶的情感數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)以及相關(guān)聯(lián)的事件數(shù)據(jù)等,反映出個(gè)體在特定時(shí)刻、特定空間下的情感認(rèn)知傾向以及行為習(xí)慣。用戶畫像是用戶抽象信息的標(biāo)簽化表示,可以幫助圖書館深入分析用戶特征以及挖掘用戶需求,建立用戶特征與資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,為用戶提供針對(duì)性服務(wù),但傳統(tǒng)的用戶畫像數(shù)據(jù)缺乏用戶的情感數(shù)據(jù)、認(rèn)知數(shù)據(jù)以及相關(guān)聯(lián)的事件數(shù)據(jù),并且目前將社會(huì)感知數(shù)據(jù)與用戶畫像相結(jié)合的研究較少,尚處于探索階段,如趙又霖等[1]認(rèn)為用戶畫像是實(shí)現(xiàn)社會(huì)感知的重要工具,融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像可以幫助圖書館實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)知識(shí)服務(wù)。因此,本文在分析社會(huì)感知內(nèi)涵以及用戶畫像技術(shù)的基礎(chǔ)上,探索社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)來源及構(gòu)建流程,總結(jié)融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像在圖書館的應(yīng)用情境,不斷優(yōu)化圖書館服務(wù)效能,促進(jìn)智慧圖書館建設(shè)。
“社會(huì)感知”一詞最早由地理信息學(xué)科專家提出[2],是指一種借助時(shí)空數(shù)據(jù)研究人類在時(shí)間和空間范圍內(nèi)的行為特征,以揭示社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的時(shí)空分布、關(guān)聯(lián)及進(jìn)程的方法。社會(huì)感知包含三個(gè)維度內(nèi)容[1]:一是個(gè)體的社交網(wǎng)絡(luò);二是在地理空間的行為;三是對(duì)地理環(huán)境的感知。由此可知,社會(huì)感知研究框架包含人、空間和時(shí)間三個(gè)要素[3]。在人方面,社會(huì)感知數(shù)據(jù)包含人的社交網(wǎng)絡(luò)、認(rèn)知、行動(dòng)等行為數(shù)據(jù);在空間方面,社會(huì)感知數(shù)據(jù)包含個(gè)體或群體在空間中的分布、交互等事件數(shù)據(jù);在時(shí)間方面,社會(huì)感知數(shù)據(jù)包含個(gè)體或群體在特定時(shí)間下的情感認(rèn)知數(shù)據(jù)等。目前,關(guān)于社會(huì)感知在圖情領(lǐng)域主要集中在突發(fā)事件管理、技術(shù)熱點(diǎn)識(shí)別、電子政務(wù)平臺(tái)建設(shè)方面,如趙又霖等[4]基于社會(huì)感知概念構(gòu)建突發(fā)事件管理的時(shí)空語義模型,為突發(fā)事件應(yīng)急管理提供了新思路;吳菲菲等[5]將社會(huì)感知嵌入技術(shù)熱點(diǎn)主題識(shí)別,提出融合社會(huì)感知數(shù)據(jù)的技術(shù)熱點(diǎn)分析框架;王樹義等[6]構(gòu)建面向?qū)崟r(shí)社會(huì)感知的電子政務(wù)平臺(tái),為用戶提供智能化電子政務(wù)服務(wù)。
用戶畫像是指通過訪談法、實(shí)驗(yàn)、問卷調(diào)查、機(jī)器學(xué)習(xí)等方式獲取用戶特征,在獲取用戶真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上涉及的目標(biāo)用戶模型[7]。用戶畫像是用戶抽象信息的標(biāo)簽化表示,最初被應(yīng)用于旅游、電商等領(lǐng)域,通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、分析,建立用戶標(biāo)簽,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦服務(wù)[8]。近年來,用戶畫像逐漸被圖情領(lǐng)域關(guān)注,理論研究主要集中在算法優(yōu)化、框架結(jié)構(gòu)等方面,如李佳蓓[9]將Spark算法融入用戶畫像模型,優(yōu)化精準(zhǔn)服務(wù)內(nèi)容;劉海鷗等[10]將用戶畫像的框架結(jié)構(gòu)定義為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)挖掘?qū)?、?yīng)用服務(wù)層。實(shí)踐研究主要集中在閱讀推廣、空間服務(wù)、科研服務(wù)等,如安琪[11]構(gòu)建基于用戶借閱行為畫像結(jié)果的閱讀推廣模式;龍泉[12]針對(duì)用戶在不同空間的行為構(gòu)建用戶畫像,為圖書館創(chuàng)新服務(wù)模式提供參考;何勝等[13]基于大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)科研用戶畫像模型,提供精準(zhǔn)知識(shí)服務(wù)。
將融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像應(yīng)用于圖書館服務(wù),可以幫助圖書館優(yōu)化館藏配置,合理布局圖書館空間,調(diào)整館員服務(wù)重點(diǎn),提高圖書館使用效率。除此之外,社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下的用戶畫像可以促進(jìn)圖書館創(chuàng)新服務(wù)模式,營造特色服務(wù)場(chǎng)景,豐富用戶體驗(yàn),提高用戶滿意度。
通過融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型,圖書館可以更好地了解用戶在不同場(chǎng)所、不同時(shí)間下的資源需求,為優(yōu)化圖書館館藏配置、資源優(yōu)化提供科學(xué)決策。例如,通過用戶畫像數(shù)據(jù)中的偏好數(shù)據(jù)可以了解用戶的使用頻率,如果用戶的電子資源使用頻率高于紙質(zhì)資源,圖書館可以適當(dāng)調(diào)整電子資源和紙質(zhì)資源館藏比例;如果用戶畫像數(shù)據(jù)顯示用戶在考試期間使用圖書館空間服務(wù)的需求呈現(xiàn)上升趨勢(shì),那么圖書館可以考慮考試期間優(yōu)化圖書館物理空間布局,適當(dāng)延長(zhǎng)開放時(shí)長(zhǎng)等。
基本信息是指能夠代表用戶身份的基礎(chǔ)信息,如用戶ID、性別、年齡、受教育程度、專業(yè)等。社交網(wǎng)絡(luò)信息是指用戶在社會(huì)交往中的網(wǎng)絡(luò)信息,可以分為基于學(xué)習(xí)、工作、娛樂等需求的社交網(wǎng)絡(luò),如社交平臺(tái)上的互動(dòng)信息、科研合作網(wǎng)絡(luò)、加入的社會(huì)團(tuán)體信息等;基于位置的社交網(wǎng)絡(luò),如不同地理位置的交往關(guān)系等。場(chǎng)景數(shù)據(jù)是指用戶訪問圖書館的時(shí)間和空間數(shù)據(jù),包含訪問渠道、訪問時(shí)間、訪問位置等。情感認(rèn)知數(shù)據(jù)是指用戶的偏好性內(nèi)容以及用戶對(duì)某一事件或者某種行為的評(píng)論性觀點(diǎn),可以分為用戶行為數(shù)據(jù),如檢索行為、瀏覽行為、下載行為等;用戶偏好和興趣數(shù)據(jù),如資源利用偏好、感興趣的學(xué)科等;用戶觀點(diǎn)數(shù)據(jù),如用戶閱讀后的評(píng)論數(shù)據(jù)、意見反饋等。
社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下圖書館用戶畫像模型構(gòu)建流程包含數(shù)據(jù)采集、用戶建模、畫像構(gòu)建3個(gè)部分(見圖1)。1)數(shù)據(jù)采集。圖書館需要利用多種渠道,如服務(wù)系統(tǒng)、第三方數(shù)據(jù)采集等采集用戶數(shù)據(jù),其中,用戶基本信息可以從用戶注冊(cè)信息中獲取;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息可以從用戶的社交平臺(tái)中獲取;場(chǎng)景數(shù)據(jù)可以從圖書館服務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫中獲取;情感認(rèn)知數(shù)據(jù)可以通過圖書館服務(wù)系統(tǒng)、用戶社交平臺(tái)等途徑獲取。圖書館可以將用戶數(shù)據(jù)分為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜態(tài)數(shù)據(jù),采用合適的工具進(jìn)行抓取和調(diào)用,以保證用戶數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。2)用戶建模。圖書館采集用戶數(shù)據(jù)后,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分析,剔除無關(guān)數(shù)據(jù),以確保用戶建模數(shù)據(jù)來源的可靠性。在完成數(shù)據(jù)處理分析后,圖書館需要根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶建模,建立用戶標(biāo)簽體系。用戶標(biāo)簽是指采用通俗易懂的標(biāo)識(shí)描述用戶[15]。本文從屬性維度、社交網(wǎng)絡(luò)維度、情感認(rèn)知維度、情境維度構(gòu)建社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下融合時(shí)空數(shù)據(jù)的圖書館用戶標(biāo)簽(見圖2)。計(jì)算機(jī)通過文本挖掘、語義分析、聚類分析等方法,從多維度分析用戶標(biāo)簽,挖掘與用戶相關(guān)的向量,完成用戶建模與標(biāo)識(shí)。3)畫像構(gòu)建。圖書館通過計(jì)算機(jī)提取用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù),計(jì)算用戶標(biāo)簽權(quán)重,分析用戶屬性特征,全方位判斷和評(píng)價(jià)用戶,從而實(shí)現(xiàn)用戶畫像構(gòu)建。最后采用可視化工具勾勒用戶畫像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并且根據(jù)用戶社交網(wǎng)絡(luò)的變化、需求的變化以及情感認(rèn)知的動(dòng)態(tài)變化,不斷修正和完善用戶畫像,為圖書館提供個(gè)性化服務(wù)奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
只要人有恒,萬事都能成。陳建輝把自己的想法再一次與家人溝通,終于得到了家人及親戚朋友的支持。七月初,陳建輝與浙江的朋友取得了聯(lián)系,第二次自費(fèi)到浙江實(shí)地考察棉紡織業(yè)的發(fā)展情況??疾烊〗?jīng)回來后,陳建輝把自己想成立合作社的想法,書面向團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)作了匯報(bào),并很快得到了批復(fù)。陳建輝隨即與十一連五名職工合伙注冊(cè)成立了“棉絲眠”農(nóng)業(yè)合作社。
帕斯捷爾克納曾說:“藝術(shù)從來只有兩項(xiàng)任務(wù):一是堅(jiān)持不懈地探討死的問題;二是通過討論死的問題以求生”。史鐵生的作品就是這樣,通過探討死以求生的意義,即以生知死,由死悟生,不懈的追尋生命的意義。人的偉大和崇高,正是在對(duì)死神的挑戰(zhàn)和征服中表現(xiàn)出來。確實(shí),既然死亡是任何生命都不可能避免的最終結(jié)果,那么人就更應(yīng)該對(duì)抗死亡,從死亡的征服與超越中感受自我生命的價(jià)值和永恒。史鐵生正是在與困苦、疾病、死神的多次斗爭(zhēng)中感悟了生命的這個(gè)真諦,才在作品中體現(xiàn)出了生與死的悲壯和美麗。
表1 社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)來源
融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型最大的特點(diǎn)是將用戶認(rèn)知數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)以及用戶社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融入傳統(tǒng)用戶畫像模型,圖書館可以根據(jù)這些個(gè)體數(shù)據(jù)構(gòu)建群體特征模型,為相似群體推送相似的服務(wù),提高服務(wù)的針對(duì)性。例如,根據(jù)用戶相似度推算同一群體特征,建立群體特征與資源的匹配關(guān)系,將不同主題的資源推送給相應(yīng)的受眾群體,改變傳統(tǒng)的暢銷書目或者讀者推薦或者圖書館基于某一主題的資源推送模式,增強(qiáng)用戶的交互體驗(yàn)。
用戶畫像中的空間利用信息和不同時(shí)間的信息資源使用情況、借閱頻次、瀏覽記錄等可以呈現(xiàn)用戶的活躍程度,可以此為依據(jù)為用戶營造特色服務(wù)場(chǎng)景。例如,圖書館可以根據(jù)融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型,推算用戶活躍時(shí)段,在此時(shí)段向用戶推送匹配的信息資源服務(wù);圖書館還可以結(jié)合元宇宙技術(shù)搭建虛實(shí)結(jié)合的空間,滿足用戶在不同時(shí)間段下的空間需求、知識(shí)需求等。
圖1 社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下圖書館用戶畫像構(gòu)建流程
圖2 社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下融合時(shí)空數(shù)據(jù)的圖書館用戶標(biāo)簽
施工質(zhì)量是施工企業(yè)的生命線,在科技不斷發(fā)展,四新產(chǎn)品不斷問世,施工技術(shù)日新月異的今天,如何有效地實(shí)現(xiàn)三大控制,確保施工質(zhì)量,是每個(gè)企業(yè)孜孜以求的關(guān)鍵工作。在水利工程施工企業(yè)中,按照“PDCA”管理方法進(jìn)行工程質(zhì)量的控制和管理,做實(shí)做細(xì)每一項(xiàng)工作,嚴(yán)格執(zhí)行規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)和計(jì)劃,安全警鈴長(zhǎng)鳴,嚴(yán)格檢查,落實(shí)整改,及時(shí)總結(jié),就可以實(shí)現(xiàn)工程預(yù)期的目標(biāo)。
借助融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型,圖書館可以進(jìn)一步創(chuàng)新服務(wù)模式,促進(jìn)智慧圖書館建設(shè)。本文從后臺(tái)管理和實(shí)踐應(yīng)用兩個(gè)角度分析應(yīng)用情境,后臺(tái)管理包括信息安全管理和社群關(guān)系發(fā)現(xiàn),通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶不同時(shí)空下的情感數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù),可以保障圖書館信息安全,防止資源被用戶惡意篡改,同時(shí),可以進(jìn)行社群關(guān)系發(fā)現(xiàn),為后續(xù)圖書館相同社群服務(wù)提供數(shù)據(jù)支持。實(shí)踐應(yīng)用包括資源推薦服務(wù)、參考咨詢服務(wù)和學(xué)科服務(wù),圖書館利用社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下的用戶畫像模型,建立不同時(shí)空情境下用戶需求與資源的關(guān)聯(lián)關(guān)系,改善資源推薦模式,引導(dǎo)用戶準(zhǔn)確表達(dá)需求,提高參考咨詢服務(wù)的準(zhǔn)確度,同時(shí)可以為用戶提供針對(duì)性的學(xué)科服務(wù),優(yōu)化圖書館知識(shí)服務(wù)。
結(jié)合現(xiàn)有研究現(xiàn)狀,用戶畫像數(shù)據(jù)來源一般包含代表用戶屬性的基礎(chǔ)信息(如性別、年齡等)以及用戶動(dòng)態(tài)信息(如使用偏好、興趣愛好等行為數(shù)據(jù))[14]。本文結(jié)合用戶畫像一般數(shù)據(jù)來源以及社會(huì)感知內(nèi)涵,將社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下的用戶畫像數(shù)據(jù)來源劃分為基本信息、社交網(wǎng)絡(luò)信息、場(chǎng)景數(shù)據(jù)和情感認(rèn)知數(shù)據(jù)(見表1)。
1.3.1 優(yōu)化醫(yī)學(xué)院校圖書館的視角分析。大數(shù)據(jù)將結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的海量數(shù)字、圖像等形式轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù),為其分析和研究,將數(shù)據(jù)深層挖掘,進(jìn)行合理整合,使資源優(yōu)化,摒棄錯(cuò)誤冗余數(shù)據(jù),具有大容量。
5.1.1 信息安全管理。信息安全管理是融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像在圖書館的重要應(yīng)用場(chǎng)景,圖書館通過監(jiān)測(cè)用戶行為,分析日志數(shù)據(jù),提取用戶的自然屬性和使用偏好,挖掘用戶數(shù)據(jù)的深層含義,防止圖書館信息資源被用戶惡意篡改或竊取,規(guī)避一些隱藏風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)健康網(wǎng)絡(luò)生態(tài)的構(gòu)建。除此之外,圖書館通過用戶行為軌跡挖掘用戶的情感特征以及地理空間特性,提取不同時(shí)空背景下用戶的情感傾向和位置演化趨勢(shì),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)事件的預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè),全方位保障圖書館信息資源安全。
5.1.2 社群關(guān)系發(fā)現(xiàn)。圖書館可以根據(jù)用戶畫像模型的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、互動(dòng)情況等,計(jì)算社交相似度,分析相似群體的特征,預(yù)測(cè)用戶的社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度,挖掘隱藏社區(qū),建立隱性關(guān)系網(wǎng)絡(luò),為群體畫像模型構(gòu)建奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如,圖書館可以從同時(shí)出現(xiàn)、同處空間、同時(shí)離開3個(gè)維度挖掘用戶的社群關(guān)系網(wǎng)絡(luò),也可以從科研合作、社交平臺(tái)關(guān)注等角度計(jì)算用戶的社交屬性,為后續(xù)圖書館相同社群服務(wù)提供數(shù)據(jù)支持。
5.2.1 資源推薦服務(wù)。圖書館通過抽取融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像數(shù)據(jù),包含靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征,建立用戶與資源之間的匹配關(guān)系,挖掘用戶在不同時(shí)空情境下的資源需求和信息檢索偏好,為用戶提供精準(zhǔn)的資源推薦服務(wù),提高用戶滿意度,改善傳統(tǒng)推薦服務(wù)的局限性。一方面,圖書館可以根據(jù)用戶在特定時(shí)間和特定場(chǎng)所的檢索記錄、下載記錄、關(guān)注的數(shù)據(jù)庫、發(fā)表的評(píng)論以及服務(wù)反饋意見等,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換,總結(jié)融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶特征,建立用戶特征數(shù)據(jù)與資源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)圖書館資源精準(zhǔn)推薦;另一方面,圖書館實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶動(dòng)態(tài),及時(shí)調(diào)整更新用戶畫像模型,可以為用戶提供實(shí)時(shí)資源服務(wù),為用戶科研、工作、學(xué)習(xí)等提供借鑒參考。
5.2.2 參考咨詢服務(wù)。目前,圖書館參考咨詢服務(wù)主要有線上和線下兩個(gè)服務(wù)模式,專業(yè)館員根據(jù)用戶咨詢內(nèi)容,結(jié)合自身專業(yè)知識(shí),為用戶解答疑問。融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型能夠及時(shí)捕捉用戶的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù),既可以引導(dǎo)用戶充分表達(dá)需求,又可以幫助專業(yè)館員理解和分析用戶需求,及時(shí)對(duì)用戶遇到的問題提供解答,進(jìn)一步提高專業(yè)館員的信息獲取能力以及交流互動(dòng)能力。基于此,可以有效提高圖書館的參考咨詢服務(wù)效率:一是圖書館可以綜合利用用戶的反饋、評(píng)論等情感認(rèn)知數(shù)據(jù),在用戶提出咨詢服務(wù)時(shí)有效引導(dǎo)用戶準(zhǔn)確表達(dá)需求;二是融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型能夠捕捉用戶的位置數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù),圖書館可以通過建立行為軌跡與需求的匹配關(guān)系,針對(duì)用戶在不同場(chǎng)所的咨詢提供不同的服務(wù),促使圖書館服務(wù)更加全面準(zhǔn)確。
采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件,對(duì)10個(gè)變量指標(biāo)(年齡、性別、腫瘤直徑、血管包裹程度、病理分級(jí)、腫瘤形態(tài)、手術(shù)切除程度、腫瘤質(zhì)地、是否腦干水腫及術(shù)前KPS評(píng)分)與腫瘤復(fù)發(fā)是否相關(guān)進(jìn)行單因素分析,將具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的因素作為自變量,以是否復(fù)發(fā)作為因變量,采用Pearsonχ2檢驗(yàn)進(jìn)行非條件Logistic回歸分析。P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
5.2.3 學(xué)科服務(wù)。融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像可以有效提高圖書館學(xué)科服務(wù)的效率,提高知識(shí)創(chuàng)新的價(jià)值。圖書館根據(jù)用戶的情感認(rèn)知數(shù)據(jù)對(duì)用戶的認(rèn)知水平以及行為習(xí)慣進(jìn)行深入分析,將用戶畫像分析結(jié)果嵌入學(xué)科服務(wù),開展針對(duì)性的專業(yè)文獻(xiàn)資源傳遞服務(wù)、學(xué)術(shù)熱點(diǎn)分析、學(xué)科樣貌分析等服務(wù)。融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型能夠更好地分析不同場(chǎng)所、不同時(shí)間段下用戶的學(xué)科服務(wù)需求以及認(rèn)知水準(zhǔn),同時(shí)動(dòng)態(tài)更新用戶數(shù)據(jù),圖書館學(xué)科服務(wù)種類可以根據(jù)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整完善,為用戶提供從基礎(chǔ)文獻(xiàn)傳遞的學(xué)科服務(wù)到學(xué)科熱點(diǎn)分析、趨勢(shì)分析等遞進(jìn)式服務(wù)內(nèi)容,有效提高知識(shí)應(yīng)用效率。
本文融合時(shí)空數(shù)據(jù)的社會(huì)感知數(shù)據(jù)嵌入用戶畫像模型,分析社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下的用戶畫像模型對(duì)圖書館服務(wù)產(chǎn)生的影響,將社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下的用戶畫像數(shù)據(jù)來源劃分為基本信息、社交網(wǎng)絡(luò)信息、場(chǎng)景數(shù)據(jù)和情感認(rèn)知數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)采集、用戶建模、畫像構(gòu)建3個(gè)步驟構(gòu)建社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型,總結(jié)社會(huì)感知驅(qū)動(dòng)下融合時(shí)空數(shù)據(jù)的用戶畫像模型在圖書館的應(yīng)用場(chǎng)景。未來圖書館仍需進(jìn)一步挖掘用戶的情感數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和相關(guān)聯(lián)的事件數(shù)據(jù),迭代更新調(diào)整用戶畫像模型,同時(shí),通過防火墻等方式防止用戶信息泄露,全方位保護(hù)用戶隱私,提高用戶體驗(yàn)。