多源数据融合的用户画像识别与推荐实证研究

[目的/意义]构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签,加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐,对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。[方法/过程]融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架,以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签,采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签,继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后,选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。[结果/结论]实证研究表明,与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比,多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度,有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。     

高校移动图书馆的应用现状分析和发展对策

通过网站访问方式调研了当前高校移动图书馆的建设情况,并就移动图书馆在我国高校的应用现状和发展进行系统分析,提出了高校移动图书馆的发展对策和对今后的发展展望。     

数据驱动的高校图书馆用户画像构建研究

用户画像作为高校图书馆数字化智能化转型过程中实现精准服务的重要手段,近年来受到了普遍关注,但当前研究大多面向单一的业务类型采集用户历史行为数据建模,缺乏具有一定通用性、能切合高校图书馆多种服务场景、基于动态实时的全量数据构建用户画像的理论框架。本研究通过梳理高校图书馆用户画像的理论内涵,结合高校图书馆业务情境探究数据驱动的用户画像新特征,以具体服务场景下的业务流程和与之相关的用户行为路径为主线,借鉴 OSM 模型自上而下逐层构建适应不同业务场景的用户画像标签体系,提出适应不同数据规模且实时更新的用户画像系统框架,并从宏观、中观和微观层面阐述高校图书馆用户画像的应用实践。     

数据驱动的高校图书馆用户画像构建研究北大核心

用户画像作为高校图书馆数字化智能化转型过程中实现精准服务的重要手段,近年来受到了普遍关注,但当前研究大多面向单一的业务类型采集用户历史行为数据建模,缺乏具有一定通用性、能切合高校图书馆多种服务场景、基于动态实时的全量数据构建用户画像的理论框架。本研究通过梳理高校图书馆用户画像的理论内涵,结合高校图书馆业务情境探究数据驱动的用户画像新特征,以具体服务场景下的业务流程和与之相关的用户行为路径为主线,借鉴OSM模型自上而下逐层构建适应不同业务场景的用户画像标签体系,提出适应不同数据规模且实时更新的用户画像系统框架,并从宏观、中观和微观层面阐述高校图书馆用户画像的应用实践。