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基于用户借阅行为画像的高校图书馆精准化阅读推广模式探讨

日期:2022年07月25日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:28
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202207181418113326 论文字数:54522 所属栏目:图书馆学论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇图书馆学论文,本研究从高校图书馆用户借阅行为画像模型框架构建应当坚持的真实性、目的性、动态性和应用性原则,以及画像构建的数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘和画像生成流程出发,设计了高校图书馆用户借阅行为画像的模型框架,自下而上包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据挖掘层和可视化层,各层之间按照数据处理分析的流程紧密相连。

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

阅读是国家软实力的重要保证,是文化交流的纽带,是繁衍知识文化的重要手段,各地、各部门和社会各界都在坚持不懈地倡导和推动阅读。2005年中国图书馆学会成立科普与阅读指导委员会,2009年09月改称中国图书馆学会阅读推广委员会,负责推动全民阅读;2014年03月政府工作报告首次提出“倡导全民阅读”[1],此后,“全民阅读”已经连续8年被写入历年政府工作报告中;2016年12月,国家新闻出版广电总局印发我国首个国家级“全民阅读”规划《全民阅读“十三五”时期发展规划》,将全民阅读工程列为“十三五”时期文化重大工程之一[2];2017年05月,国务院法制办办务会议审议通过了《全民阅读促进条例(草案)》,鼓励和支持加强阅读推广工作;2020年10月,中宣部印发《关于促进全民阅读工作的意见》,指出要在全社会大力营造爱读书、读好书、善读书的良好氛围,引导群众提升阅读兴趣、养成阅读习惯、提高阅读能力,不断深入推进全民阅读工作[3]。国家及社会层面对阅读推广的重视不断提高,为阅读推广研究提供了优良的战略支持和社会环境。

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高校图书馆作为学生的第二课堂,作为传播知识与文化的圣地,在文化育人、思想育人中发挥着不可替代的引导、教育作用。阅读推广是高校图书馆依托自身的资源优势而开展的工作,已在各高校图书馆基本普及。目前,阅读推广活动形式主要有名家讲座、图书推介、图书展览、图书漂流、竞赛征文、视频展播、读书箴言征集、名著名篇朗诵真人阅读等,不断创新的阅读推广形式使活动开展的趣味性更足,在一定程度上可以吸引读者积极参与,但由于高校图书馆阅读推广面向的对象主要是数量庞大、思维活跃、求知欲强、学业压力重、兴趣广泛又不稳定的在校大学生群体,各具特色的活动形式看似新颖、精彩,但由于推广前期往往缺乏对读者阅读需求、阅读兴趣、阅读习惯等的调查,忽视了读者本身对阅读的需求和偏好,阅读推广更多注重活动层面而非内容层面,这种粗放型的阅读推广方式往往难以满足读者的真正需求,无法使读者从阅读中获得需要的知识,享受阅读的乐趣,难以达到阅读推广的预期理想效果。因此,在多种多样的阅读推广活动形式下,最为重要的依然是阅读推广的主题内容,即图书馆阅读推广主题与读者阅读需求是否匹配,阅读推广活动能否为读者找好书,为好书找读者。鉴于此,有针对性的精准化阅读推广需求应运而生。

1.2 国内外研究现状与述评

1.2.1 图书情报领域用户画像研究现状

目前,国外图情领域对用户画像的研究内容主要集中在用户画像的模型构建、实践应用等视角的研究。第一,在模型构建方面,Calegari,Silvia(2013)等提出了一种从通用本体YAGO的知识提取过程中自动定义个人本体的方法,根据YAGO本体生成用户画像[4];Jee Hyun Kim(2014)等提出了个性化信息检索系统中上下文感知建模的用户模型构建方法[5];Mazhari,Sara(2015)等基于在线社交网络提出通过用户个人资料中包含的信息来测量用户相似性的模型,依据用户画像结果来设计网络社交的匹配和推荐系统[6]。第二,在实践应用方面,Harshit Kumar(2014)等构建了用户个体兴趣画像,利用奇异值分解标注用户感兴趣的网络资源来实现个性化搜索[7];Zaugg,Holt(2016)等构建了美国某高校通信专业本科生用户画像,依据读者群体的需求来完善图书馆服务[8];Xie,Haoran(2016)等将情感标签纳入用户画像的标签体系构建,并对用户和资源进行建模以匹配个性化搜索[9];Adkins,Denice(2019)等构建了用户画像以支持美国中西部Latinx社区成员的图书馆服务和馆藏[10]。

国内图情领域对用户画像的研究主要集中在用户画像模型构建和用户画像在个性化推荐服务中的应用研究。第一,在用户画像模型构建方面,主要是运用相关的算法、技术,面向特定场景建立用户画像模型。徐海玲(2019)等通过概念格对高校图书馆本科生、研究生、教工三类群体的用户行为进行关联规则挖掘,构建了三类群体的用户兴趣画像[11];孙守强(2019)从数据获取层、数据处理层、模型与算法层、个性化服务层四个层面搭建了智慧图书馆个性化服务框架[12];王美月(2019)等采集用户自然属性、行为属性、心理特征数据,建构包括基础数据、行为建模、服务应用、评价反馈4个模块的学术虚拟社区动态用户画像结构模型[13];陈丹(2019)等从用户数据采集层、用户画像构建层、用户资源关联层、个性化智慧服务层四个层面提出基于用户画像的图书馆个性化智慧服务模型框架[14];于兴尚(2019)等构建包含数据来源层、数据处理层、用户数据仓库、精准应用层的图书馆精准化服务用户画像模型[15]。

第二章 理论基础与相关概念

2.1 借阅行为基本概念与相关理论

2.1.1 借阅行为概念

行为是人类受个人思想支配而在生活中表现出来的态度和行动,一般可分为外显行为和内在行为。外显行为是能够直接被他人观察到的行为,如言谈举止;内在行为则是不能直接被他人观察到的行为,如意识、思维,即个人的心理活动。图书馆读者借阅行为,即先借书、再阅读,包含借还和阅读两方面,读者在自助借还机或人工借阅服务台进行的借书、还书操作属于外显行为,在选择、获取、阅读、评价借阅图书过程中所产生的心理活动、阅读动机、对图书的喜好程度和感受则属于内在行为。

(1)借书。首先,读者登录图书馆主页,使用书目检索系统通过简单检索、多字段检索直接查找所需图书,或以热门推荐和图书分类列表作为辅助参考,检索、浏览并筛选所需图书,获取需借阅图书的索书号和馆藏地点。其次,按照馆藏地点到相应楼层的书库查找图书。最后,携带图书和校园一卡通到自助借还设备操作自助设备办理借书手续,或到人工借还服务台请工作人员办理借书手续,完成借书。由于个人需求不尽相同,各读者在借书过程中表现出的借阅时间、借阅册数、借阅时长、借阅图书类型、阅读动机、阅读偏好等也存在显著差异。

(2)阅读。阅读伴随着文字符号产生,是人类获取信息的重要手段。在图书作为文字阅读媒介主体的时期,阅读主要指进行文字阅读,从书面语言来掌握内容的意义,如《中国大百科全书·教育卷》中解释阅读是一种从书面语言中获得意义的心理过程,是由一系列的过程和行为构成的总和[43],《现代汉语词典》将“阅读”释义为看(书报)并领会其内容[44]。在音频、视频等多种符号媒介产生后,阅读主要指读者从媒介所提供的书面语言或其他符号信息中获得意义的社会行为、实践活动和心理过程,如《中国读书大辞典》中对“阅读”的定义是从书面语言和符号中获得意义的社会行为、实践活动和心理过程,是读者与文本相互影响的过程[45]。从阅读客体看,即记载有各类信息的文本,包括文字、公式、图表、音频、视频等各种文字符号和其他符号;从阅读主体看,即读者进行的目阅、口读行为,大脑在阅读过程中对阅读内容产生获取、理解、吸收、应用等行为和心理过程;从阅读效果看,即对信息内容的掌握程度;从阅读本体看,作者产出文本,读者通过阅读文本来接收信息,阅读一方面使作者达到与读者进行信息交流的目的,另一方面使读者从符号中获取意义,是信息知识的生产者和接受者借助于媒介实现的一种信息知识传递过程,阅读过程即是一种社会行为、实践活动和心理过程。

2.2 用户画像

2.2.1 用户画像概念界定

关于用户画像的定义及其英文表达主要存在两种观点。第一种的用户画像“User Persona”概念表达最早是由交互设计之父Alan Copper提出,认为Persona是真实用户的虚拟代表,其核心概念是根据用户的属性、偏好、行为、动机和观点等差异将其分为不同的类型,并从中提取、整合各类用户的共同典型特征,形成一个包含名称、照片、场景、特殊标签等的人物画像[54];Massanari A(2010)认为用户画像是按照用户姓名、照片、兴趣偏好等特征对用户进行描述而生成的用户画像模型[55];Richard J. Holden(2017)等从人口统计学、健康素养、功能状态、心理状况、社会背景、经济背景等维度对用户进行描绘[56]。这些学者都将用户画像视为以用户为中心,侧重对符合特定业务需求的用户属性的形式化描述。

第二种用户画像的概念表达“User Profile”,是在大数据分析、数据挖掘背景下产生的,其核心理念是按照用户的行为特征和兴趣偏好对其“贴标签”,再结合用户信息进行精准营销、个性化服务等来服务于用户,提升用户体验。其中,行为特征主要表现为用户为满足自身特定的信息需求所进行的信息检索行为和信息浏览行为,兴趣偏好主要通过分析用户社会属性、生活习性、网页浏览痕迹、消费行为等各类用户行为信息数据来抽象出其偏好。如刘海鸥(2018)等构建了融合图书馆用户基本信息标签、内容偏好标签、互动标签、会话标签、情境标签的图书馆用户画像模型来重塑图书馆大数据知识个性化服务模式[57];王仁武(2019)等通过学术用户固定属性标签、访问偏好标签、访问频率标签、检索习惯标签、研究主题标签五个维度来构建了用户画像[58]。这一层次的用户画像基于文本挖掘、数据挖掘等技术,通过对特定情境下的用户真实的行为数据建立画像模型,以标签来描述用户属性及其行为特征,挖掘用户的习惯、偏好和