用户画像技术在我国教育领域研究现状分析

随着教育大数据和现代智能技术的不断发展,用户画像技术被逐渐应用于教育研究领域,通过准确刻画教学参与者的特征,助推精准教学,提升教学质量。本文对用户画像技术在我国教育领域的研究现状进行了梳理,首先介绍了教育领域用户画像技术的总体应用情况,然后从应用主题、所用算法和技术等方面进行了详细分析,最后指出了当前用户画像技术在教育领域研究情况的局限性和未来发展方向。     

基于画像分析的公共图书馆少儿精准阅读推广研究

[目的/意义]构建以用户借阅行为画像为导向、与馆藏图书资源画像内容挖掘相结合的精准阅读推广模式,进而有效地推广阅读。[方法/过程]基于江苏省公共图书馆大数据服务平台,以2021年某市公共图书馆7 728名读者、84 754条借阅数据为研究对象,借助Excel、FineBI和微词云等工具,分析读者的历史行为数据建立用户借阅行为画像,同时采取结合图书特征和资源标签的方法建立资源画像,在此基础上进行图书推荐。[结果/结论]根据用户画像和资源画像的特征相似度进行推荐图书,可以提高阅读推广服务精准化和增加用户黏性。     

基于大数据的高校图书馆用户画像研究

基于大数据技术的图书馆用户画像能够可视化、形象化、生动化地体现读者的阅读行为。本文基于图书馆用户的用户属性数据、用户人格数据、内容偏好数据、互动数据、会话数据、情境数据进行标签化识别,围绕这六个维度进行图书馆用户画像的构建。并在此基础上开展精准推送服务,同时根据用户特征变化调整策略,提高阅读推广效果。     

我国用户画像研究的知识网络与热点领域分析

[目的/意义]现代社会已进入大数据时代,基于用户画像的智能信息服务深刻地改变了人们的生活,对图书馆领域产生了重要影响,研究用户画像对社会的发展具有重要作用。[方法/过程]以CNKI中国学术文献网络出版总库中的用户画像文献作为研究对象,使用CiteSpace绘制可视化知识图谱,进行关键词分析,揭示我国用户画像研究的时间分布、学科领域、主题演变和研究热点问题。[结果/结论]我国用户画像研究划分为初始阶段、起步阶段和发展阶段,从2015年开始快速发展,但基础理论研究较少,研究成果尚未形成体系;用户画像研究文献从最初的计算机和电子商务等学科领域逐渐向管理学、经济学、人文社科领域发展,呈现出明显的跨学科特征;大数据构成了用户画像研究的数据基础,随着计算机和信息网络技术的发展,用户画像研究和实践应用不断发展,图书情报与数字图书馆是用户画像研究的重要领域;研究热点包括基础理论、核心技术、实践应用和基础数据四方面内容。     

基于“用户行为”画像的实证研究——以某自营电商平台为例

本文从分析用户的历史交易行为入手,研究用户行为画像的方法、用户行为建模指标、算法分析等内容。并通过实例分析建立用户画像模型的方法和步骤,取得了比较好的效果。     

基于大数据的高校图书馆情境化推荐模式研究

本文以图书馆用户画像为切入点,在充分融合用户属性数据、用户人格数据、内容偏好数据、互动数据和会话数据的基础上,构建标签化的图书馆用户画像模型,并在此基础上提出基于大数据的高校图书馆用户画像情境化推荐模式,从而为读者提供更为精准的个性化知识推荐服务。     

大数据环境下图书馆用户画像研究

随着大数据时代的到来,图书馆个性化服务的形式越来越多,通过对用户信息收集、筛选、分析以及整合,可得到用户画像。论述图书馆用户画像现状及大数据对画像的影响,多维分析图书馆用户信息的收集,用标签来定位图书馆用户,探究在大数据环境下图书馆用户画像构建;提出重视图书馆用户画像推广、完善图书馆用户画像系统、加强用户与图书馆之间互动、推动各馆之间的信息共享等对策建议。     

基于在线健康社区用户画像的情感表达特征研究

[目的/意义]通过构建在线健康社区用户画像,解释不同用户群体的情感差异和特征,以掌握社区用户情感表达规律,推动在线健康社区的信息支持与情感支持功能建设。[方法/过程]首先,分析建立用户画像的目的,结合在线健康社区的数据特点建立包含基本信息、情感、主题和信息行为特征的用户画像概念模型。其次,确定各用户的标签属性,对标签属性进行抽取。最后,结合情感标签对用户角色进行划分,利用具有噪声的基于密度的空间聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)实现了用户画像并分析不同角色的画像特征。[结果/结论]提出的方法可以有效生成贴近用户原貌的画像并识别用户情感表达特征。通过实例分析挖掘出焦虑型、愤怒型、祈祷型、乐观型和悲哀型等5类社区用户群,各用户群体在性别、年龄、影响力、活跃度和兴趣主题方面均表现出不同的情感特征差异。     

用户画像研究述评

【目的/意义】梳理当前国内外用户画像的研究现状，旨在对用户画像相关研究提供参考和借鉴。【方法/过 程】通过对国内外相关文献进行分析总结，分别对用户画像的内涵、研究内容与技术方法和应用价值三部分展开述 评。其中基于主体将研究内容分为单个用户画像和群体用户画像研究，其次根据用户画像的构建流程梳理技术方 法，并从微观、中观、宏观三个层面总结研究应用价值。【结果/结论】用户画像研究正处于蓬勃发展阶段，未来研究 应着重突破“用户”束缚，在精准场景方面加以延伸和创新；在强化数据来源和数据质量的基础上对相关数据挖掘 方法加以拓展和改进；更加有效地实现多源数据的融合从而构建更加多元、更加精准的用户画像。     

社会感知驱动下的用户画像时空数据研究进展

【目的/意义】社会感知是借助海量时空数据研究人类时空间行为特征,进而揭示社会经济现象的时空分 布、联系及过程的理论与方法。用户画像旨在通过挖掘用户属性特征和行为模式,以揭示群体、领域乃至社会现象 的内在规律。用户画像是实现社会感知的重要手段。【方法/过程】紧密围绕社会感知数据涉及的情感认知、行为习 惯和社交网络关系三个维度梳理与之映射的用户画像内容维度,更深层次地,对其三个维度中与用户画像息息相 关的应用情境进行分类描述,以期总结其应用价值。【结果/结论】研究发现：当前用户画像的数据源拓展到多源异 构时空数据;研究内容集中在情感及场所语义、空间交互以及社交网络挖掘等方面;时空语义推理等研究是该领域 的拓展;应用情境可以在跨地域空间信息服务、城市人地交互关系挖掘、政府高效治理、领域事件时空关联趋势预 测等主题领域加以展开。【创新/局限】社会感知数据的利用可以在多任务场景下实现态势感知和知识推理。通过 融合多源异构时空数据和集成多种用户画像维度,能够实现多场景的精准知识服务。     

基于“用户画像”的图书馆资源推荐模式设计与分析

用户画像作为大数据环境下的用户分析及服务设计工具,为图书馆开展个性化服务提供了新思路。文章概述了用户画像及其相关研究实践应用,并归纳了图书馆现有资源推荐服务现状,分析了图书馆用户画像数据源并构建了图书馆用户画像模型,最后提出并设计了从单用户和多用户角度分别推荐馆藏资源的模式,为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。     

突发公共卫生事件情境下在线健康社区用户画像与分群研究

【 目的/意义】在突发公共卫生事件情境下面向在线健康社区用户画像与分群,有助于提升社区服务质量,为 拓宽互联网疫情风险感知渠道作出贡献。【方法/过程】以“COVID-19”为例,结合社区数据特点从用户基本特征、 用户兴趣主题、情感倾向、用户问诊需求和用户交互网络角色五个角度出发构建画像标签并利用DBSCAN聚类实 现画像,根据画像结果呈现用户概貌;利用 AP算法在画像基础上实现用户分群,通过社会网络分析找到最具疫情 风险发现价值的用户类群。【结果/结论】实例分析表明,本文所构建的模型能够有效生成在线健康社区用户画像, 画像可以对社区用户进行概括、映射用户原貌;分群结果呈现出5类社区用户群：患者、疑似患者、医师、奉献者和社 区管理员;社会网络分析表明最具疫情风险发现价值的用户群体为疑似患者和奉献者。【创新/局限】实例分析数据 量尚达不到“大数据”标准,画像构建粒度仍有继续提升的空间。     

浅谈大数据下电子商务网站的用户画像

在大数据的背景下,用户画像具有重要意义。本文从用户画像简介、用途、建模以及展望介绍了用户画像,并分析了电商在大数据下是如何构建用户画像的。     

用户画像方法在技术转移精准服务中的应用探究

基于用户画像方法深入分析了企业的显性和隐性技术需求,力求更精准识别企业的真实技术需求,实现针对企业用户需求与科技成果的精准推荐;通过采集企业用户的需求文本及其在平台上的行为数据构建其技术需求画像,构建科技成果技术特征库,最后针对企业需求为企业推荐匹配的科技成果;应用证明,采用用户画像方法能更准确识别企业的真实技术需求,...     

基于数据驱动的移动图书馆UGC用户画像研究

[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。     

图书馆用户画像的构建研究

用户画像是大数据的产物,它为图书馆的发展带来新的契机。图书馆可以通过统一服务平台获取用户数据,并对这些数据进行处理,通过数据建模构建图书馆的用户画像,并利用它进行精准服务,创新服务。     

面向Hadoop的自适应权限控制方案

Hadoop是Apache旗下的开源云计算平台,它通过普通计算机集群的分布式计算实现了对海量数据可靠和高效地处理。随着Hadoop成为当今大数据时代不可缺少的重要工具,更多的企业将机密信息部署在Hadoop云平台上以便完成业务需求,导致Hadoop安全成为了不可忽视的问题。在诸多信息安全新兴技术中,访问控制是最基本也是最核心的一部分,本文通过构建基于用户历史行为和系统安全属性规则的用户画像,并设计相应的属性规则映射算法及用户状态动态评价模型,提出了一种面向Hadoop的自适应权限控制方案,能够实现用户权限的动态调控,从而更加有效保证用户在大数据时代下的信息安全。     

大数据环境下高校图书馆用户画像与特征研究

一直以来,高校图书馆作为文化交流场所,是读者与知识、读者与馆员、读者之间进行深度交流的空间,是广大师生查询、获取学术资源、融入互联网知识生态链、协作学习与科研的重要场所之一。在当今大数据时代,高校图书馆建设也要有大数据思维,本文通过对图书馆用户静态数据与动态数据的分析,利用多维度数据构建数据仓库,在数据立方体上应用OLAP分析技术从多个时空粒度构建图书馆用户画像,从而获取用户需求的内涵、特征以及其表现,并为图书馆的资源建设、用户特征评估以及进一步发展上给出较为可靠的指导建议。     

基于协同过滤的高校图书馆纸本资源智能推荐方法实证研究

[目的/意义]旨在为高校图书馆提高纸质资源采购质量与利用率提供参考。[方法/过程]基于用户画像的理论对不同用户进行多维度的刻画,利用机器学习中监督学习的方法,通过采用协同过滤的推荐算法对用户偏好特征做精细统计分析的定量化计算,并从用户需求的角度建立用户偏好同步变化的自适应优化在线学习的纸本资源推荐系统。[结果/结论]该研究从实证分析角度为用户实现精准的个性化纸本资源推荐服务,为高校图书馆纸质文献检索库实现智能偏好的检索功能,建立纸质文献检索库合理有效的动态更新机制,提升用户体验。     

数据驱动环境下数据画像若干问题探析

[目的/意义]数据画像构建当前已引起产业界和学术界的高度关注。对大数据环境下数据画像基础理论的若干问题进行提炼与总结,可进一步丰富相关理论体系并指导数据画像应用。[方法/过程]在对现有数据画像实践与研究进行总结归纳基础上,对数据画像发展、概念、本质特征与分类、实现路径与通用方法等关键问题进行剖析,并对数据画像法律问题及标准体系建设等研究方向提出展望。[结果/结论]数据画像是对客体对象进行特征提取与分析的系统性工程,其本质是获得客体情报,其来自计算机科学、图馆书学情报学等领域对用户数据画像、城市数据画像等主题的探索。当前学界对用户画像等概念及其来源的认识仍然较为混乱,对数据画像尚未形成统一的认识。当前数据画像的主要研究领域聚焦于用户画像,逐渐向城市画像、实体画像等客体发展。数据画像的基本路径包含4个部分,且呈现方式不固定,包含表格、词云等多种呈现方式。[局限]对数据画像众多技术方法实现细节的分析总结不够。