基于用户画像的图书馆个性化学习方法探析

• 作者: 雷三丫
• 来源期刊: 图书情报
• 学科: 教育
• 关键词: 图书馆 大数据 精准个性化推荐 用户画像 用户画像模型
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 00168-00170
• 页数: 3页
• 分类号: G434

摘要

大数据时代，用户画像用它独有的标签属性，对于每一个用户群体或者个体都能精准判断出用户的真实需求，从而助推图书馆信息资源个性化推荐业务的开展。对于给用户画像，实际上是利用大数据分析工具，从用户的固定属性标签和不固定属性标签中进行聚类分析，从而获取用户个性化学习的真实需求。这样做也为用户深度画像做好服务的框架。用户画像能够从多角度契合用户的真实需求。虽然是不间断的推荐，但都契合用户的需求，所以不会显得烦琐而令人讨厌。反而这种多粒度的契合标准和角度，给用户在使用信息资源时带来了很多新鲜感。为我们精准服务做好了长期的铺垫。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷三丫	空军工程大学航空机务士官学校图书馆	5	0	0.0	0.0