高校图书馆多元空间用户画像构建与分析——以武汉大学图书馆为例

本文针对用户在图书馆空间中的行为模式及需求构建用户画像,为图书馆制定精准服务、创新服务策略提供依据。以武汉大学图书馆为例,根据功能、结构将图书馆实体空间划分为6个类型,通过系统数据和问卷调查相结合,提取不同空间用户行为需求数据;通过频率分析、卡方检验对群体用户数据、各空间用户数据进行分析;通过云图对用户数据可视化,揭示用户特征,构建多元空间用户画像。构建了图书馆实体空间用户画像,明确了多元空间用户行为需求的一致性和差异性表现,为图书馆多元空间用户的精细化服务提供决策参考。

基于大数据的用户画像构建方法与运用探究

以大数据为研究基础,能够在产品的开发初期阶段高精度获得用户们的肖像,从而优化施工的方法。研究使用基于定性和定量、集成三阶段的理论框架。通过该研究,当前已经掌握与用户属性存在关联的各个硬性因素,随后可以利用专门的C-means聚类算法(FCM算法)来实施用户属性因素的聚类,这样就可以掌握多种类型用户属性的原始形态,结合原始形态来创设维度框架,用户利用离线定性的研究方法来实施调查工作,从而切实地判断出准确的用户需求动机。当前大部分手机用户拍照的方式主要关注的是拍照的对象。通过在线社交平台以及电子商务平台的公开数据就能够获得用户的拍照评论信息,再进行文本挖掘以及解析、提取、类聚、定性。

基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建

针对电力系统调度员在OMS调度日志中记录的电力设备缺陷数据繁杂,冗余等问题,提出了一种基于文本挖掘的电力设备缺陷用户画像构建新方法。首先在分析电力设备缺陷文本数据的基础上,对集合样本进行标签化处理,以电力调度员的录入缺陷数据及运检人员在现场实际发现的缺陷数据为输入,运用改进的聚类算法对电力设备缺陷标签进行了定义及归类,最后结合构建的文本预处理模型以及卷积神经网络分类器,对电力设备缺陷文本进行了分类,并根据分类文本构建了电力设备缺陷的用户画像系统。实验结果表明,该方法有效的解决了电力调度员标签语义化问题,将需要调度人员关心的设备缺陷信息进行智能提取,实现了从PMS系统所有缺陷数据中自动推荐调度员关心的缺陷。

美国高校图书馆的用户画像构建及应用

选择6所美国高校图书馆用户画像构建及应用案例进行分析。用户画像构建包括前期准备、获取及分析数据、用户画像构建及验证等环节。康奈尔大学图书馆将用户画像作为评估工具和决策工具,杨百翰大学图书馆将用户画像应用到图书馆空间开发工作。借鉴于此,我国高校图书馆应树立通过构建用户画像改进图书馆服务的意识、做好构建用户画像的准备及人员安排工作、获取高质量数据并进行科学分析、合理构建用户画像并进行验证、基于用户画像改进服务工作。

基于大数据的用户画像方法研究综述

在大数据时代,社交网络以及以社交为基础的互联网应用不断迅猛发展,其背后带来的是数据的爆炸式增长。对用户数据的采集以及合理的推荐,成为了各大网站的重要课题。用户画像提取过程,是个性化推荐的关键步骤。随着社交网络的快速发展,媒体类型不断丰富,用户参与门槛的不断降低。用户表达的数据模态逐渐呈现多样,为用户画像提取提供了广阔空间。随着用户画像数量的不断递增,利用大数据技术,有效的存储、计算用户画像,逐渐成为研究热点。本文首先介绍了相关的背景,然后介绍了基于大数据的用户画像构建方法,并介绍了不同数据集中的用户画像的应用,最后本文对基于大数据的用户画像方法进行了总结和展望,指明了该技术当前存在的问题与发展趋势。

基于大数据分析的个性化商品推荐算法研究探析

个性化商品推荐算法是当前电子商务领域的研究热点,通过利用大数据分析技术,为用户提供符合其兴趣和偏好的个性化商品推荐。本文在综合分析了相关文献和研究现状的基础上,设计并实现了一种基于大数据分析的个性化商品推荐算法。通过实证研究和案例分析,在真实的商业环境中验证了该算法的有效性和可行性。研究结果表明,基于大数据分析的个性化商品推荐算法能够更准确地满足不同用户的购物需求,提升用户体验和商家销售额。未来的研究方向可以进一步探索更具创新性的推荐算法、更精细化的用户画像建模以及更广泛的商业应用。