第三章 高校图书馆用户借阅行为画像模型框架构建 ............................ 21
3.1 用户借阅行为画像模型框架构建 ............................... 21
3.1.1 用户借阅行为画像构建原则 ..................................... 21
3.1.2 用户借阅行为画像构建流程 .......................... 21
第四章 用户借阅行为画像视角下的阅读推广资源推介 ............................. 57
4.1 基于用户借阅行为画像的精准化阅读推广要素 .............................. 57
4.1.1 传统阅读推广要素提取 .................................. 57
4.1.2 用户借阅行为画像视角下的精准化阅读推广要素提取 ............................ 58
第五章 基于用户借阅行为画像的精准化阅读推广模式构建 ............................... 69
5.1 用户借阅行为画像视角下精准化阅读推广模式 .................................. 69
5.1.1 精准化阅读推广支撑体系 ...................................... 69
5.1.2 精准化阅读推广流程 ................................ 70
第五章 基于用户借阅行为画像的精准化阅读推广模式构建
5.1 用户借阅行为画像视角下精准化阅读推广模式
5.1.1 精准化阅读推广支撑体
精准化阅读推广的出发点基于读者个体借阅行为特征和阅读兴趣偏好的差异性、读者群体借阅行为特征和阅读兴趣偏好的相似性。通过用户画像数据库，勾画读者个体画像，并将一个个具备相似特征的用户划分为若干个群体，勾画群体画像。根据目标群体用户的特征和偏好，由阅读推荐系统为目标群体匹配阅读资源库中与其阅读兴趣相似的阅读资源，面向不同的目标群体，设计不同的阅读推广形式、主题和内容，开展阅读推广活动。
（1）画像数据库是前提
高校的在读本科生、硕士生、博士生，以及从事教学活动的教职工是图书馆开展阅读推广服务的主要面向对象，因其年龄、年级、学位类型、所学专业、科研方向等的不同，所需求和感兴趣的阅读资源种类、性质、内容等都也都存在差异，用户需求在时空和内容上呈现出广泛性、多样性和复杂性的特点。用户需求作为高校图书馆开展阅读推广活动的出发点和关注点，也是阅读推广活动赖以生存和发展的重要因素，只有先了解用户需求，才能采取相应措施、开展相应活动满足用户需求，提升读者阅读热情，提高阅读推广效果和读者满意度。用户借阅行为画像数据库系统地采集、处理、组织与存储用户的借阅行为信息，通过对用户数据的深入分析，明确一个个读者个体的借阅行为习惯和阅读内容偏好，再将具备相似特征的读者个体划分为若干个用户群体，发现群体用户的需求和偏好，为下一步根据用户群体特性确定阅读推广活动的主题和内容提供数据支持，也便于对用户借阅的情况进行跟踪了解和分析，不断更新和修正用户动态性的需求变化。
（2）阅读资源库是基础
在收集、分析用户数据，构建用户个体和群体画像后，需要结合用户特性，面向不同目标群体开展符合其群体需求的阅读推广服务。在阅读推广活动中，书目资源的筛选作为重要一环，依赖于图书馆的馆藏阅读资源，因此，对馆藏阅读资源进行组织、整合，完善阅读资源库，规范阅读资源著录信息就显得尤为重要，以阅读资源库为基础，为开展阅读推广活动提供资源保障。
第六章 总结与展望
6.1 研究结论
当前，阅读推广在高校图书馆已基本普及化，名家讲座、图书展览、图书漂流、竞赛征文、视频展播、名著名篇朗诵、真人体验等丰富多彩的阅读推广活动形式愈来愈多，不断创新的活动形式固然可以提高读者对阅读推广活动的关注度，吸引一部分读者的参与，但阅读推广活动能否拥有可持续的、常态化的、长效的读者参与度、满意度和推广效果，根本还是在于阅读推广的内容层面而非形式层面。举办阅读推广活动最需要考虑的是阅读推广的主题内容、推介书单等与读者阅读兴趣、阅读需求是否匹配，阅读推广活动能否为让读者发现自己喜欢的图书，为每本图书找到适合它的读者。用户画像这一技术方法成为解决难题的新视角，通过构建用户画像模型，精细化定位用户群体，充分发掘用户群体间的特征差异性，面向不同用户开展不同的阅读推广活动，满足用户需求。本文以构建高校图书馆用户借阅行为画像为基础，构建基于借阅行为画像结果的精准化阅读推广模式为主线，主要工作内容和研究结论如下：
（1）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。在数据集选择部分，将读者数据划分为基础属性数据、借阅行为数据和阅读内容数据，基础属性数包含学号、性别、学院、年级、类型，借阅行为数据包含借出时间、归还时间、借阅时长、借阅册数，阅读内容数据包含图书题名、责任者、出版社、出版年、索书号。在画像标签体系构建部分，根据采集到的数据，将用户属性划分为固定属性标签、借阅习惯标签和阅读偏好标签，固定属性标签包含用户基础属性数据，借阅习惯标签包含借阅月份、借阅星期、借阅时间段、借阅时长和借阅册数，阅读偏好标签包含图书类别、题名关键词和作者偏好。在样本数据的实证分析部分，以某高校图书馆的本科生读者的27980条用户借阅行为数据为例，借助SPSS的K-means聚类算法划分了5个读者群体，利用Excel对5个读者群体的性别、学院、年级、借阅册数、借阅时长、借阅月份、借阅星期、借阅时间段、高频借阅的图书主题类别、热门借阅图书、热门作者进行统计分析，利用Python的Jieba分词模块、科学计数模块Numpy、词云处理模块Wordcloud、绘图模块Matplotlib对图书题名字段进行分词处理，绘制图书题名分词结果的词云图，最后勾画了各读者群体的用户画像和读者个体的用户画像，生动、直观的展示群体读者和个体读者的借阅习惯和阅读内容偏好。
参考文献（略）
