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2020-07-23 06:38:02胡振寧龐弘燊
圖書館理論與實踐 2020年4期
王 英，胡振寧，楊 巍，龐弘燊
（深圳大學(xué)圖書館）
1 科研用戶畫像研究概述
1.1 科研用戶特征研究的現(xiàn)狀和不足
國外圖書館界學(xué)者關(guān)于科研用戶特征的研究主要集中于用戶對資源的訪問及獲取、各類信息行為等方面，多采用訪談?wù){(diào)查與實踐相結(jié)合的研究方式。如，在資源獲取方面，Hayman通過訪談得知讀者最關(guān)注的是專業(yè)數(shù)據(jù)庫全文獲取的便捷性；［1］在需求發(fā)現(xiàn)方面，Guo等通過研究提出瀏覽行為分析需求發(fā)現(xiàn)模型；［2］在查詢行為方面，通過對高校研究人員資源類型偏好、信息搜尋行為方式的調(diào)查，提出改善圖書館服務(wù)和技術(shù)等建議。此外還包括對數(shù)字行為、共享行為及影響因素、信息行為、學(xué)術(shù)行為等方面的研究。
國內(nèi)同行同樣重視收集用戶需求、分析其行為偏好，部分學(xué)者面向讀者群體進(jìn)行普遍信息行為特征研究。如，調(diào)查用戶需求并提出發(fā)展建議［3］、分析學(xué)術(shù)信息獲取偏好的影響因素［4］、構(gòu)建移動圖書館用戶偏好模型［5］、基于偏好算法改善圖書館檢索系統(tǒng)等。［6］還有部分學(xué)者面向科研用戶進(jìn)行科研信息獲取行為的各種專題研究。如，在行為特征方面，董欲超等采用自制科研人員信息量表調(diào)查不同級別項目中科研人員信息查詢行為特征及差異性；［7］在需求模型方面，王欣等從知識需求的獨特性和狀態(tài)多變性角度出發(fā)，構(gòu)建隱式+顯式的科研用戶興趣模型，探究科研用戶知識推送服務(wù)模式；［8］在技術(shù)方法與實證方面，肖詩伯等通過分析科研用戶的各類特征，改進(jìn)文獻(xiàn)推薦算法，并實證文獻(xiàn)推薦精準(zhǔn)度的提高；［9］沙勇忠等分析特定科研機構(gòu)的Web日志，揭示科研人員重要的網(wǎng)絡(luò)信息行為特征。［10］
總的來說，圖書館界對用戶行為特征和偏好的理論與實踐探索已較為豐富，對構(gòu)建用戶畫像無疑具有很好的借鑒作用，但現(xiàn)有研究也存在不足。如，訪談?wù){(diào)查和問卷調(diào)查偏多，存在一定的主觀性；研究內(nèi)容集中于資源獲取、需求、偏好等方面，對一些客觀特征及網(wǎng)絡(luò)行為特征的揭示不夠全面；對用戶屬性特征的展示方式不夠直觀，用戶變化的動態(tài)性也未能充分表達(dá)。
1.2 用戶畫像技術(shù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀
用戶畫像借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和大數(shù)據(jù)方法，能夠捕捉用戶的“數(shù)據(jù)足跡”，對用戶屬性和行為特征的揭示更加全面和客觀，展示方式更為新穎獨特，廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品推薦和市場營銷。國外圖書館界在用戶研究中較早引入了用戶畫像的概念和方法，國內(nèi)同行則在近三年以用戶畫像為熱點展開多方面的理論和實踐研究。
在理論研究方面，國內(nèi)外研究都集中于用戶畫像的概念、構(gòu)成要素、模型及構(gòu)建方法。最早提出用戶畫像概念的是交互設(shè)計之父Cooper，他將用戶畫像定義為基于用戶真實數(shù)據(jù)的虛擬代表。Guimaraes等認(rèn)為，用戶畫像的構(gòu)成要素包括用戶的基本素養(yǎng)、文化水平、社會背景、社交情況、工作情況、交通情況、可支配時間等；［11］曾建勛指出，用戶畫像既包括學(xué)歷、職稱、職業(yè)等靜態(tài)信息，也包括搜索、瀏覽、點擊等用戶行為動態(tài)數(shù)據(jù)，并特別強調(diào)精準(zhǔn)服務(wù)需要用戶畫像。［12］國內(nèi)外學(xué)者根據(jù)對用戶畫像的理解和實踐探索，提出了不同的模型構(gòu)建方法。Henczel提出，需求征集、數(shù)據(jù)采集與識別、問卷調(diào)查與訪談、初步成像、評估測試、動態(tài)反饋六階段來構(gòu)建和持續(xù)維護(hù)用戶畫像的方法；［13］許鵬程等認(rèn)為，通過從用戶多數(shù)據(jù)源中提取用戶標(biāo)簽的形式來進(jìn)行用戶畫像，是構(gòu)建用戶畫像模型的核心，并從用戶的自然維度、興趣維度、社交維度構(gòu)建三維多級用戶標(biāo)簽體系；［14］高廣尚對用戶畫像的七種構(gòu)建方法進(jìn)行了綜述，并從邏輯思路、性能特點、局限性三個方面對用戶畫像構(gòu)建方法進(jìn)行了詳細(xì)的比較分析。［15］
在實踐應(yīng)用方面，基于用戶畫像的圖書及資源個性化推薦在國內(nèi)成為熱門的探索方向，并取得了實際效果。如，國家圖書館通過用戶畫像和資源畫像構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，［16］在特定讀者群和資源群內(nèi)實現(xiàn)“以書找人、以人找書”。在科研學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)服務(wù)方面，謝靖等采集科研用戶的基本屬性信息、行為日志信息、發(fā)表文獻(xiàn)信息和社交活動信息，建立科研用戶數(shù)據(jù)組織架構(gòu)，通過構(gòu)建用戶畫像和資源內(nèi)容畫像，將分類一致、標(biāo)簽匹配度最高的內(nèi)容推薦給用戶，從而實現(xiàn)千人千面的個性化資訊推薦服務(wù)。［17］國外研究者同樣把用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于信息推薦［18］或信息過濾［19］等方面。用戶畫像在應(yīng)用過程中也存在難點問題，國外學(xué)者Nasraoui等提出用戶偏好演變是觀測難點，用戶畫像模型改進(jìn)的重點是不斷增加或完善標(biāo)簽項以提升畫像表達(dá)動態(tài)性的能力。［20］
綜上所述，用戶畫像作為一種較為成熟的技術(shù)和方法，應(yīng)更深入地應(yīng)用于圖書館對科研用戶的研究和服務(wù)中。本文從高?？蒲杏脩舻木唧w科研活動入手，全面總結(jié)科研用戶畫像涉及的各類特征，分析各類特征的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)特點。同時以高校科研人員為研究對象，通過相關(guān)算法分析識別用戶特征，摹繪可視化的用戶畫像，為圖書館改進(jìn)服務(wù)策略，實現(xiàn)有效精準(zhǔn)的智慧化科研知識服務(wù)提供一定的參考。
2 高?？蒲杏脩舢嬒裉卣鞣治?/h2>2.1 高?？蒲腥藛T的科研活動
科研用戶是高?？蒲袆?chuàng)造力的來源，研究科研用戶畫像的特征必須圍繞科研活動的全過程。科研活動主要包括科研管理活動和具體科研工作（見圖1）?？蒲泄芾砘顒右话阌删哂懈邔W(xué)術(shù)水平的科研人員來領(lǐng)導(dǎo)和組織，包括對科研人員的指導(dǎo)、交流、評估和激勵等，是實施科研工作的根本保證。具體科研工作包括知識積累、科研立項、實驗或調(diào)研、成果形成、成果發(fā)布和保存等環(huán)節(jié)。在科研過程中，時刻伴隨著科研人員的各類需求，如開放獲取需求、課題查新需求、學(xué)術(shù)交流需求、學(xué)術(shù)價值評價需求等，這些主觀上的需求體現(xiàn)在科研人員圍繞科研所做的具體活動和行為上，如查詢信息行為、索取文獻(xiàn)行為、網(wǎng)絡(luò)交流行為、課題申報行為、發(fā)表文獻(xiàn)行為等。因此，對科研全過程相關(guān)行為及需求進(jìn)行收集、整理、研究并摹繪成用戶畫像，有利于圖書館及其他科研服務(wù)機構(gòu)識別科研用戶的需求、預(yù)測主客觀因素的變化，有利于實現(xiàn)個性化、專業(yè)化、精準(zhǔn)化的科研知識服務(wù)。
2.2 高?？蒲杏脩舢嬒駥傩蕴卣骱蛿?shù)據(jù)來源
科研用戶畫像的特征隨科研工作和客觀信息環(huán)境的變動而變化。本文從高?？蒲谢顒拥囊话阋?guī)律以及科研用戶的個人屬性、行為屬性和數(shù)據(jù)屬性等因素考慮，認(rèn)為高校科研用戶畫像特征具體分為五個方面，即一般特征、角色特征、網(wǎng)絡(luò)行為特征、科研實地活動特征、科研數(shù)據(jù)特征。這五大特征可細(xì)分為12項要素（見表1），共同組成科研用戶畫像。
圖1 高?？蒲腥藛T的科研活動過程及需求
表1 高?？蒲杏脩舢嬒竦膶傩浴⑻卣骱蛿?shù)據(jù)來源
科研用戶的特征兼具靜態(tài)性和動態(tài)性。靜態(tài)性是指在某一時間節(jié)點，我們可以較為準(zhǔn)確地獲得某個科研用戶以上五項特征的完整數(shù)據(jù)，并摹繪出一幅科研用戶的靜態(tài)圖像。靜態(tài)性是相對的，而用戶的動態(tài)變化是絕對的，各項特征都有可能發(fā)生改變。在一般特征上，研究成果直接展現(xiàn)科研能力及科研狀態(tài)，研究方向會隨著科研用戶日積月累的科研綜合素質(zhì)的提升而擴展或深入；當(dāng)角色轉(zhuǎn)變時，其所關(guān)聯(lián)的科研任務(wù)及管理活動也隨著相應(yīng)變動，還有可能同時承擔(dān)兩個以上的科研角色；隨著個人素質(zhì)能力提升或研究深入，網(wǎng)絡(luò)行為特征中的瀏覽、共享、收藏、評論反饋、訪問、查詢、咨詢、學(xué)習(xí)等行為亦會變動或優(yōu)化；科研實地活動特征中的團(tuán)隊內(nèi)部交流、學(xué)習(xí)、閱讀、會議參與、知識咨詢、經(jīng)驗分享、科研空間位置等會受技術(shù)及方法創(chuàng)新優(yōu)化的影響，其方式或流程會發(fā)生改變；科研數(shù)據(jù)特征會隨著科研進(jìn)展和成果發(fā)布而產(chǎn)生較大的變化?？傊芯坑脩籼卣鞅仨氉粉櫽脩魟討B(tài)的、關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)和研究過程，甄別全過程的動態(tài)實時數(shù)據(jù)，從而有效預(yù)測用戶的動態(tài)需求。
用戶畫像是用戶特征的直觀表達(dá)，“像不像”取決于用戶特征數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。為保證信息的真實性，應(yīng)以用戶所屬單位的官方網(wǎng)站和科研成果數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，對各種數(shù)據(jù)來源進(jìn)行判斷，形成可信信息來源庫。為提高信息的完整性，應(yīng)多渠道、全方位、多層次地獲取碎片式的動態(tài)化特征信息，并結(jié)合客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析甄別。各類數(shù)據(jù)源可互相補充、關(guān)聯(lián)，形成數(shù)據(jù)鏈條，佐證數(shù)據(jù)的真實有效性。
2.3 科研用戶畫像的數(shù)據(jù)特性
科研用戶畫像建立在數(shù)據(jù)及用戶特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建科研用戶畫像的數(shù)據(jù)特性體現(xiàn)為科學(xué)性、全面性、融合性和實時性?？茖W(xué)性代表著科研用戶的客觀特點，畫像模型相關(guān)特征標(biāo)簽源于與科研用戶工作密切相關(guān)的渠道，且為非主觀者提供的可公開、客觀的數(shù)據(jù)。因此，以密切程度與客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，挖掘分析出的各類特征具備客觀科學(xué)性。在全面性上，與科研活動相關(guān)的渠道皆可劃入收集監(jiān)測范圍，且表現(xiàn)為科研工作的全過程，數(shù)據(jù)及特征范圍皆具備全面性。在融合性上，多個特征對應(yīng)多個數(shù)據(jù)來源，在多源數(shù)據(jù)的融合中面臨數(shù)據(jù)異構(gòu)問題，且各類特征具備不同動靜屬性，因此注重數(shù)據(jù)融合、屬性融合，并對應(yīng)需求的融合，更加體現(xiàn)用戶畫像模型的融合性。在實時性上，由于科研用戶的科研過程是一個動態(tài)發(fā)展的過程，其科研特點和科研活動中的各類屬性都會因客觀的科研環(huán)境以及個人主觀的科研活動而變化，因此在用戶畫像數(shù)據(jù)的獲取上，需要實時獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
3 構(gòu)建科研用戶畫像的技術(shù)思路和實踐探索
3.1 高?？蒲杏脩舢嬒瘾@取模式框架
高?？蒲杏脩舢嬒竦臄?shù)據(jù)以具體系統(tǒng)、人員及因特網(wǎng)為數(shù)據(jù)研判來源，采取動態(tài)監(jiān)測以收集更新的特征信息。在具體特征信息處理后，析出科研用戶個性化特征標(biāo)簽集，并據(jù)此實現(xiàn)精準(zhǔn)高效的科研服務(wù)。由圖2可知，高?？蒲杏脩舢嬒瘾@取模式框架主要由數(shù)據(jù)來源模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、特征匹配模塊和可視化模塊組成。在數(shù)據(jù)來源模塊中，通過對所屬單位、圖書館和因特網(wǎng)所關(guān)聯(lián)的信息源采取動態(tài)監(jiān)測方式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘或人員訪談來收集原始數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)解析處理模塊中，對主要的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)如Web網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、訪談人員得到的文本數(shù)據(jù)或其他異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，其過程包括對原始數(shù)據(jù)的信息抽取、分詞及文檔融合。在特征匹配模塊中，科研用戶畫像特征庫根據(jù)五大特征，建立特征詞庫，并將解析完成的文本與建立好的特征詞庫進(jìn)行匹配，得到科研用戶畫像特征集。在可視化模塊，利用可視化技術(shù)如標(biāo)簽云將科研用戶畫像的特征集標(biāo)準(zhǔn)地表示為標(biāo)簽云圖或科研用戶的具體畫像特征集合表，實現(xiàn)可視化。最后根據(jù)可視化結(jié)果，提供具有針對性的精準(zhǔn)化的科研知識服務(wù)決策。
3.2 用戶畫像數(shù)據(jù)的獲取和分析
科研用戶畫像的特征數(shù)據(jù)主要呈現(xiàn)在因特網(wǎng)上，但獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)需要技術(shù)支撐。目前，網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)在Web文本挖掘分析方法中的應(yīng)用最為廣泛，可廣泛收集用戶個人信息、網(wǎng)絡(luò)行為及狀態(tài)屬性等網(wǎng)頁，分析對象網(wǎng)頁文檔的主要文本摘要結(jié)構(gòu)及信息字段，并進(jìn)行信息抽取和解析。爬蟲方法可聚焦某一特定目標(biāo)，排除其他無關(guān)內(nèi)容，提高信息的針對性和爬取效率。爬蟲方法支持增量爬取方式，可及時監(jiān)測到網(wǎng)絡(luò)信息的改變，并洞察目標(biāo)內(nèi)容的最新動向，同時通過頁面排序優(yōu)先策略，獲取指定爬取頁面的更新量和新網(wǎng)頁，這種方式有利于監(jiān)測科研用戶特征的動態(tài)變化。
本次案例以深圳大學(xué)化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院LJH教授為研究對象，選取并設(shè)定以下信息源，采用聚焦和增量爬蟲相結(jié)合的方式獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（見表2）。
表2 主要數(shù)據(jù)來源
表3 爬取結(jié)果（部分?jǐn)?shù)據(jù)）
爬取結(jié)果如表3所示。其中，F(xiàn)表示更新信息所占百分比，f為爬取頻次?？梢姡ㄟ^頻率1次和2次的遍歷爬取，獲得前后一個月設(shè)定內(nèi)的網(wǎng)頁更新變化，可見ID為2-4的網(wǎng)站更新較快，便于獲得科研用戶特征的動態(tài)演變。
數(shù)據(jù)解析主要是一個去噪的過程，因特網(wǎng)來源的數(shù)據(jù)多以HTML為架構(gòu)，分析獲取化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院科研人員的網(wǎng)站URL結(jié)構(gòu)，對結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，抽取數(shù)據(jù)中與標(biāo)簽庫相關(guān)的信息，因此數(shù)據(jù)去噪是對內(nèi)容正文的抽取。在抽取網(wǎng)頁中的內(nèi)容時，需要分析頁面的HTML結(jié)構(gòu)，解析頁面的DOM數(shù)據(jù)模型，與科研用戶特征標(biāo)簽庫進(jìn)行匹配，從而解析到所需要的科研用戶特征值。
如表4中的科研人員研究興趣HTML片段，通過文本匹配到科研用戶特征組成中的具體特征如“職位”“研究領(lǐng)域”，解析其后的節(jié)點即可得到標(biāo)簽對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
表4 HTML節(jié)點解析（部分）
除了獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，還應(yīng)注意用戶本身也是非常重要且可靠的信息源。對于實地科研活動，可通過用戶訪談或郵件、社交網(wǎng)絡(luò)獲得科研人員的科研狀況和最新動態(tài)，形成原始資料文檔，用于網(wǎng)絡(luò)分析的補充與驗證。以LJH教授為例，學(xué)院官網(wǎng)“現(xiàn)任領(lǐng)導(dǎo)”和“師資隊伍”里有關(guān)信息不一致，經(jīng)核實，LJH教授職務(wù)標(biāo)簽內(nèi)容應(yīng)更正為“院長（2006-2010年）”。
3.3 可視化呈現(xiàn)
通過對LJH教授進(jìn)行的信息采集、增量爬取以及抽取解析等規(guī)范化過程，整理出相關(guān)信息（見表5），通過標(biāo)簽化得到LJH可視化的用戶畫像標(biāo)簽（見圖 3）。
表5 收集用戶畫像實例特征信息
圖3 科研用戶畫像標(biāo)簽云圖（前、后）
本次探索只選取了部分信息來源，摹繪出一個化學(xué)教授的簡易畫像。比較兩個時間點用戶畫像的不同，可追蹤到LJH教授在學(xué)術(shù)研究上的兩個變化，一是新發(fā)表1篇學(xué)術(shù)論文，二是新研究方向為單原子催化劑設(shè)備與應(yīng)用。
4 研究總結(jié)與應(yīng)用展望
4.1 研究總結(jié)
文章通過文獻(xiàn)調(diào)研法分析國內(nèi)外圖書館關(guān)于科研用戶特征及用戶畫像技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，歸納高?？蒲杏脩舻奶卣鲗傩约坝脩舢嬒窠M成要素，構(gòu)建用戶畫像獲取模式框架。案例探索選取了高校具體科研人員具象，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取該科研用戶的特征數(shù)據(jù)并進(jìn)行整理，以特征標(biāo)簽?zāi)±L科研用戶的科研狀況，嘗試表現(xiàn)用戶畫像的動態(tài)性。通過研究與實踐探索，已能夠采用用戶畫像技術(shù)摹繪單個科研用戶的主要特征，并跟蹤特征的動態(tài)變化。但研究尚處于初級階段，不足之處體現(xiàn)在4個方面：① 信息的全面性和準(zhǔn)確性有待提高，需在合法合規(guī)的前提下加強用戶網(wǎng)絡(luò)行為特征的采集；② 標(biāo)簽信息的規(guī)范化有待研究，應(yīng)考慮以本體技術(shù)和受控詞表建立特征詞庫，對大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以便建立用戶之間的關(guān)聯(lián)性；③ 科研用戶群體有待深入研究，需根據(jù)用戶標(biāo)簽聚類，抽象一類用戶群體的共同特征并摹繪科研群體畫像；④ 個性化服務(wù)有待開展，需進(jìn)一步開展文獻(xiàn)資源畫像研究，并通過用戶畫像技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)和智慧服務(wù)。
4.2 應(yīng)用展望
通過對科研用戶個體或群體畫像特征標(biāo)簽的精準(zhǔn)標(biāo)注、聚類分析，有利于圖書館向用戶提供匹配度較高的科研服務(wù)，輔助科研人員進(jìn)行高效率和高水平的科研活動。用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于高?？蒲蟹?wù)，可從以下4個方面開展。
（1）應(yīng)用于文獻(xiàn)資源的智能推送。利用科研用戶畫像洞察個體或群體行為，為用戶提供不同程度、熱度、新穎度的資源文獻(xiàn)推薦。如，根據(jù)該畫像重點研究方向及其近期科研聚焦的主題熱點，并通過如郵箱、機構(gòu)官網(wǎng)、科研群聊、圖書館智能系統(tǒng)等交互渠道向具體科研用戶推送相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的研究態(tài)勢、重大項目、熱點前沿、學(xué)術(shù)會議的文獻(xiàn)資源或資訊。
（2）應(yīng)用于科研項目生命周期服務(wù)。針對科研特征，掌握過程狀態(tài)，依據(jù)過程提供具體需求。如在立項前提供相關(guān)研究的主題或選題定題情況，并進(jìn)行選題查新；在項目申報中提供申報規(guī)范、注意事項和渠道信息；在立項后提供優(yōu)質(zhì)的撰文規(guī)范、相關(guān)主題或最新文獻(xiàn)推送、刊物投稿信息等。
（3）應(yīng)用于學(xué)術(shù)合作與交流。利用用戶畫像技術(shù)分析科研用戶行為以促進(jìn)群體合作，不僅可以促成學(xué)術(shù)講座與交流活動，還可以促進(jìn)實現(xiàn)不同部門、地區(qū)及專業(yè)領(lǐng)域潛在的合作、交流或競爭等。
（4）應(yīng)用于便捷的科研管理與評估，包括人才評估與引進(jìn)、成果評估等?？蒲杏脩舢嬒裼蓹?quán)威渠道獲取而來，其客觀地展現(xiàn)了科研人員的科研及成果信息，直接體現(xiàn)了科研人員科研經(jīng)驗是否豐富、學(xué)術(shù)能力的強弱，科研管理人員可以有針對性地對經(jīng)驗少、能力弱勢的科研個體進(jìn)行學(xué)術(shù)指導(dǎo)和鼓勵，激勵經(jīng)驗豐富、能力較強的個體突破和進(jìn)取，在評估科研人員科研質(zhì)量以及引進(jìn)科研人員時，可以利用用戶畫像技術(shù)便捷、高效地進(jìn)行評估。
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1 科研用戶畫像研究概述
1.1 科研用戶特征研究的現(xiàn)狀和不足
國外圖書館界學(xué)者關(guān)于科研用戶特征的研究主要集中于用戶對資源的訪問及獲取、各類信息行為等方面，多采用訪談?wù){(diào)查與實踐相結(jié)合的研究方式。如，在資源獲取方面，Hayman通過訪談得知讀者最關(guān)注的是專業(yè)數(shù)據(jù)庫全文獲取的便捷性；［1］在需求發(fā)現(xiàn)方面，Guo等通過研究提出瀏覽行為分析需求發(fā)現(xiàn)模型；［2］在查詢行為方面，通過對高校研究人員資源類型偏好、信息搜尋行為方式的調(diào)查，提出改善圖書館服務(wù)和技術(shù)等建議。此外還包括對數(shù)字行為、共享行為及影響因素、信息行為、學(xué)術(shù)行為等方面的研究。
國內(nèi)同行同樣重視收集用戶需求、分析其行為偏好，部分學(xué)者面向讀者群體進(jìn)行普遍信息行為特征研究。如，調(diào)查用戶需求并提出發(fā)展建議［3］、分析學(xué)術(shù)信息獲取偏好的影響因素［4］、構(gòu)建移動圖書館用戶偏好模型［5］、基于偏好算法改善圖書館檢索系統(tǒng)等。［6］還有部分學(xué)者面向科研用戶進(jìn)行科研信息獲取行為的各種專題研究。如，在行為特征方面，董欲超等采用自制科研人員信息量表調(diào)查不同級別項目中科研人員信息查詢行為特征及差異性；［7］在需求模型方面，王欣等從知識需求的獨特性和狀態(tài)多變性角度出發(fā)，構(gòu)建隱式+顯式的科研用戶興趣模型，探究科研用戶知識推送服務(wù)模式；［8］在技術(shù)方法與實證方面，肖詩伯等通過分析科研用戶的各類特征，改進(jìn)文獻(xiàn)推薦算法，并實證文獻(xiàn)推薦精準(zhǔn)度的提高；［9］沙勇忠等分析特定科研機構(gòu)的Web日志，揭示科研人員重要的網(wǎng)絡(luò)信息行為特征。［10］
總的來說，圖書館界對用戶行為特征和偏好的理論與實踐探索已較為豐富，對構(gòu)建用戶畫像無疑具有很好的借鑒作用，但現(xiàn)有研究也存在不足。如，訪談?wù){(diào)查和問卷調(diào)查偏多，存在一定的主觀性；研究內(nèi)容集中于資源獲取、需求、偏好等方面，對一些客觀特征及網(wǎng)絡(luò)行為特征的揭示不夠全面；對用戶屬性特征的展示方式不夠直觀，用戶變化的動態(tài)性也未能充分表達(dá)。
1.2 用戶畫像技術(shù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀
用戶畫像借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和大數(shù)據(jù)方法，能夠捕捉用戶的“數(shù)據(jù)足跡”，對用戶屬性和行為特征的揭示更加全面和客觀，展示方式更為新穎獨特，廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品推薦和市場營銷。國外圖書館界在用戶研究中較早引入了用戶畫像的概念和方法，國內(nèi)同行則在近三年以用戶畫像為熱點展開多方面的理論和實踐研究。
在理論研究方面，國內(nèi)外研究都集中于用戶畫像的概念、構(gòu)成要素、模型及構(gòu)建方法。最早提出用戶畫像概念的是交互設(shè)計之父Cooper，他將用戶畫像定義為基于用戶真實數(shù)據(jù)的虛擬代表。Guimaraes等認(rèn)為，用戶畫像的構(gòu)成要素包括用戶的基本素養(yǎng)、文化水平、社會背景、社交情況、工作情況、交通情況、可支配時間等；［11］曾建勛指出，用戶畫像既包括學(xué)歷、職稱、職業(yè)等靜態(tài)信息，也包括搜索、瀏覽、點擊等用戶行為動態(tài)數(shù)據(jù)，并特別強調(diào)精準(zhǔn)服務(wù)需要用戶畫像。［12］國內(nèi)外學(xué)者根據(jù)對用戶畫像的理解和實踐探索，提出了不同的模型構(gòu)建方法。Henczel提出，需求征集、數(shù)據(jù)采集與識別、問卷調(diào)查與訪談、初步成像、評估測試、動態(tài)反饋六階段來構(gòu)建和持續(xù)維護(hù)用戶畫像的方法；［13］許鵬程等認(rèn)為，通過從用戶多數(shù)據(jù)源中提取用戶標(biāo)簽的形式來進(jìn)行用戶畫像，是構(gòu)建用戶畫像模型的核心，并從用戶的自然維度、興趣維度、社交維度構(gòu)建三維多級用戶標(biāo)簽體系；［14］高廣尚對用戶畫像的七種構(gòu)建方法進(jìn)行了綜述，并從邏輯思路、性能特點、局限性三個方面對用戶畫像構(gòu)建方法進(jìn)行了詳細(xì)的比較分析。［15］
在實踐應(yīng)用方面，基于用戶畫像的圖書及資源個性化推薦在國內(nèi)成為熱門的探索方向，并取得了實際效果。如，國家圖書館通過用戶畫像和資源畫像構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，［16］在特定讀者群和資源群內(nèi)實現(xiàn)“以書找人、以人找書”。在科研學(xué)術(shù)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)服務(wù)方面，謝靖等采集科研用戶的基本屬性信息、行為日志信息、發(fā)表文獻(xiàn)信息和社交活動信息，建立科研用戶數(shù)據(jù)組織架構(gòu)，通過構(gòu)建用戶畫像和資源內(nèi)容畫像，將分類一致、標(biāo)簽匹配度最高的內(nèi)容推薦給用戶，從而實現(xiàn)千人千面的個性化資訊推薦服務(wù)。［17］國外研究者同樣把用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于信息推薦［18］或信息過濾［19］等方面。用戶畫像在應(yīng)用過程中也存在難點問題，國外學(xué)者Nasraoui等提出用戶偏好演變是觀測難點，用戶畫像模型改進(jìn)的重點是不斷增加或完善標(biāo)簽項以提升畫像表達(dá)動態(tài)性的能力。［20］
綜上所述，用戶畫像作為一種較為成熟的技術(shù)和方法，應(yīng)更深入地應(yīng)用于圖書館對科研用戶的研究和服務(wù)中。本文從高?？蒲杏脩舻木唧w科研活動入手，全面總結(jié)科研用戶畫像涉及的各類特征，分析各類特征的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)特點。同時以高校科研人員為研究對象，通過相關(guān)算法分析識別用戶特征，摹繪可視化的用戶畫像，為圖書館改進(jìn)服務(wù)策略，實現(xiàn)有效精準(zhǔn)的智慧化科研知識服務(wù)提供一定的參考。
2 高?？蒲杏脩舢嬒裉卣鞣治?/h2>2.1 高?？蒲腥藛T的科研活動
科研用戶是高?？蒲袆?chuàng)造力的來源，研究科研用戶畫像的特征必須圍繞科研活動的全過程。科研活動主要包括科研管理活動和具體科研工作（見圖1）?？蒲泄芾砘顒右话阌删哂懈邔W(xué)術(shù)水平的科研人員來領(lǐng)導(dǎo)和組織，包括對科研人員的指導(dǎo)、交流、評估和激勵等，是實施科研工作的根本保證。具體科研工作包括知識積累、科研立項、實驗或調(diào)研、成果形成、成果發(fā)布和保存等環(huán)節(jié)。在科研過程中，時刻伴隨著科研人員的各類需求，如開放獲取需求、課題查新需求、學(xué)術(shù)交流需求、學(xué)術(shù)價值評價需求等，這些主觀上的需求體現(xiàn)在科研人員圍繞科研所做的具體活動和行為上，如查詢信息行為、索取文獻(xiàn)行為、網(wǎng)絡(luò)交流行為、課題申報行為、發(fā)表文獻(xiàn)行為等。因此，對科研全過程相關(guān)行為及需求進(jìn)行收集、整理、研究并摹繪成用戶畫像，有利于圖書館及其他科研服務(wù)機構(gòu)識別科研用戶的需求、預(yù)測主客觀因素的變化，有利于實現(xiàn)個性化、專業(yè)化、精準(zhǔn)化的科研知識服務(wù)。
2.2 高?？蒲杏脩舢嬒駥傩蕴卣骱蛿?shù)據(jù)來源
科研用戶畫像的特征隨科研工作和客觀信息環(huán)境的變動而變化。本文從高?？蒲谢顒拥囊话阋?guī)律以及科研用戶的個人屬性、行為屬性和數(shù)據(jù)屬性等因素考慮，認(rèn)為高校科研用戶畫像特征具體分為五個方面，即一般特征、角色特征、網(wǎng)絡(luò)行為特征、科研實地活動特征、科研數(shù)據(jù)特征。這五大特征可細(xì)分為12項要素（見表1），共同組成科研用戶畫像。
圖1 高?？蒲腥藛T的科研活動過程及需求
表1 高?？蒲杏脩舢嬒竦膶傩浴⑻卣骱蛿?shù)據(jù)來源
科研用戶的特征兼具靜態(tài)性和動態(tài)性。靜態(tài)性是指在某一時間節(jié)點，我們可以較為準(zhǔn)確地獲得某個科研用戶以上五項特征的完整數(shù)據(jù)，并摹繪出一幅科研用戶的靜態(tài)圖像。靜態(tài)性是相對的，而用戶的動態(tài)變化是絕對的，各項特征都有可能發(fā)生改變。在一般特征上，研究成果直接展現(xiàn)科研能力及科研狀態(tài)，研究方向會隨著科研用戶日積月累的科研綜合素質(zhì)的提升而擴展或深入；當(dāng)角色轉(zhuǎn)變時，其所關(guān)聯(lián)的科研任務(wù)及管理活動也隨著相應(yīng)變動，還有可能同時承擔(dān)兩個以上的科研角色；隨著個人素質(zhì)能力提升或研究深入，網(wǎng)絡(luò)行為特征中的瀏覽、共享、收藏、評論反饋、訪問、查詢、咨詢、學(xué)習(xí)等行為亦會變動或優(yōu)化；科研實地活動特征中的團(tuán)隊內(nèi)部交流、學(xué)習(xí)、閱讀、會議參與、知識咨詢、經(jīng)驗分享、科研空間位置等會受技術(shù)及方法創(chuàng)新優(yōu)化的影響，其方式或流程會發(fā)生改變；科研數(shù)據(jù)特征會隨著科研進(jìn)展和成果發(fā)布而產(chǎn)生較大的變化?？傊芯坑脩籼卣鞅仨氉粉櫽脩魟討B(tài)的、關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)和研究過程，甄別全過程的動態(tài)實時數(shù)據(jù)，從而有效預(yù)測用戶的動態(tài)需求。
用戶畫像是用戶特征的直觀表達(dá)，“像不像”取決于用戶特征數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。為保證信息的真實性，應(yīng)以用戶所屬單位的官方網(wǎng)站和科研成果數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，對各種數(shù)據(jù)來源進(jìn)行判斷，形成可信信息來源庫。為提高信息的完整性，應(yīng)多渠道、全方位、多層次地獲取碎片式的動態(tài)化特征信息，并結(jié)合客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析甄別。各類數(shù)據(jù)源可互相補充、關(guān)聯(lián)，形成數(shù)據(jù)鏈條，佐證數(shù)據(jù)的真實有效性。
2.3 科研用戶畫像的數(shù)據(jù)特性
科研用戶畫像建立在數(shù)據(jù)及用戶特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建科研用戶畫像的數(shù)據(jù)特性體現(xiàn)為科學(xué)性、全面性、融合性和實時性?？茖W(xué)性代表著科研用戶的客觀特點，畫像模型相關(guān)特征標(biāo)簽源于與科研用戶工作密切相關(guān)的渠道，且為非主觀者提供的可公開、客觀的數(shù)據(jù)。因此，以密切程度與客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，挖掘分析出的各類特征具備客觀科學(xué)性。在全面性上，與科研活動相關(guān)的渠道皆可劃入收集監(jiān)測范圍，且表現(xiàn)為科研工作的全過程，數(shù)據(jù)及特征范圍皆具備全面性。在融合性上，多個特征對應(yīng)多個數(shù)據(jù)來源，在多源數(shù)據(jù)的融合中面臨數(shù)據(jù)異構(gòu)問題，且各類特征具備不同動靜屬性，因此注重數(shù)據(jù)融合、屬性融合，并對應(yīng)需求的融合，更加體現(xiàn)用戶畫像模型的融合性。在實時性上，由于科研用戶的科研過程是一個動態(tài)發(fā)展的過程，其科研特點和科研活動中的各類屬性都會因客觀的科研環(huán)境以及個人主觀的科研活動而變化，因此在用戶畫像數(shù)據(jù)的獲取上，需要實時獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
3 構(gòu)建科研用戶畫像的技術(shù)思路和實踐探索
3.1 高?？蒲杏脩舢嬒瘾@取模式框架
高?？蒲杏脩舢嬒竦臄?shù)據(jù)以具體系統(tǒng)、人員及因特網(wǎng)為數(shù)據(jù)研判來源，采取動態(tài)監(jiān)測以收集更新的特征信息。在具體特征信息處理后，析出科研用戶個性化特征標(biāo)簽集，并據(jù)此實現(xiàn)精準(zhǔn)高效的科研服務(wù)。由圖2可知，高?？蒲杏脩舢嬒瘾@取模式框架主要由數(shù)據(jù)來源模塊、數(shù)據(jù)解析模塊、特征匹配模塊和可視化模塊組成。在數(shù)據(jù)來源模塊中，通過對所屬單位、圖書館和因特網(wǎng)所關(guān)聯(lián)的信息源采取動態(tài)監(jiān)測方式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘或人員訪談來收集原始數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)解析處理模塊中，對主要的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)如Web網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、訪談人員得到的文本數(shù)據(jù)或其他異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，其過程包括對原始數(shù)據(jù)的信息抽取、分詞及文檔融合。在特征匹配模塊中，科研用戶畫像特征庫根據(jù)五大特征，建立特征詞庫，并將解析完成的文本與建立好的特征詞庫進(jìn)行匹配，得到科研用戶畫像特征集。在可視化模塊，利用可視化技術(shù)如標(biāo)簽云將科研用戶畫像的特征集標(biāo)準(zhǔn)地表示為標(biāo)簽云圖或科研用戶的具體畫像特征集合表，實現(xiàn)可視化。最后根據(jù)可視化結(jié)果，提供具有針對性的精準(zhǔn)化的科研知識服務(wù)決策。
3.2 用戶畫像數(shù)據(jù)的獲取和分析
科研用戶畫像的特征數(shù)據(jù)主要呈現(xiàn)在因特網(wǎng)上，但獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)需要技術(shù)支撐。目前，網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)在Web文本挖掘分析方法中的應(yīng)用最為廣泛，可廣泛收集用戶個人信息、網(wǎng)絡(luò)行為及狀態(tài)屬性等網(wǎng)頁，分析對象網(wǎng)頁文檔的主要文本摘要結(jié)構(gòu)及信息字段，并進(jìn)行信息抽取和解析。爬蟲方法可聚焦某一特定目標(biāo)，排除其他無關(guān)內(nèi)容，提高信息的針對性和爬取效率。爬蟲方法支持增量爬取方式，可及時監(jiān)測到網(wǎng)絡(luò)信息的改變，并洞察目標(biāo)內(nèi)容的最新動向，同時通過頁面排序優(yōu)先策略，獲取指定爬取頁面的更新量和新網(wǎng)頁，這種方式有利于監(jiān)測科研用戶特征的動態(tài)變化。
本次案例以深圳大學(xué)化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院LJH教授為研究對象，選取并設(shè)定以下信息源，采用聚焦和增量爬蟲相結(jié)合的方式獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（見表2）。
表2 主要數(shù)據(jù)來源
表3 爬取結(jié)果（部分?jǐn)?shù)據(jù)）
爬取結(jié)果如表3所示。其中，F(xiàn)表示更新信息所占百分比，f為爬取頻次?？梢姡ㄟ^頻率1次和2次的遍歷爬取，獲得前后一個月設(shè)定內(nèi)的網(wǎng)頁更新變化，可見ID為2-4的網(wǎng)站更新較快，便于獲得科研用戶特征的動態(tài)演變。
數(shù)據(jù)解析主要是一個去噪的過程，因特網(wǎng)來源的數(shù)據(jù)多以HTML為架構(gòu)，分析獲取化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院科研人員的網(wǎng)站URL結(jié)構(gòu)，對結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，抽取數(shù)據(jù)中與標(biāo)簽庫相關(guān)的信息，因此數(shù)據(jù)去噪是對內(nèi)容正文的抽取。在抽取網(wǎng)頁中的內(nèi)容時，需要分析頁面的HTML結(jié)構(gòu)，解析頁面的DOM數(shù)據(jù)模型，與科研用戶特征標(biāo)簽庫進(jìn)行匹配，從而解析到所需要的科研用戶特征值。
如表4中的科研人員研究興趣HTML片段，通過文本匹配到科研用戶特征組成中的具體特征如“職位”“研究領(lǐng)域”，解析其后的節(jié)點即可得到標(biāo)簽對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
表4 HTML節(jié)點解析（部分）
除了獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，還應(yīng)注意用戶本身也是非常重要且可靠的信息源。對于實地科研活動，可通過用戶訪談或郵件、社交網(wǎng)絡(luò)獲得科研人員的科研狀況和最新動態(tài)，形成原始資料文檔，用于網(wǎng)絡(luò)分析的補充與驗證。以LJH教授為例，學(xué)院官網(wǎng)“現(xiàn)任領(lǐng)導(dǎo)”和“師資隊伍”里有關(guān)信息不一致，經(jīng)核實，LJH教授職務(wù)標(biāo)簽內(nèi)容應(yīng)更正為“院長（2006-2010年）”。
3.3 可視化呈現(xiàn)
通過對LJH教授進(jìn)行的信息采集、增量爬取以及抽取解析等規(guī)范化過程，整理出相關(guān)信息（見表5），通過標(biāo)簽化得到LJH可視化的用戶畫像標(biāo)簽（見圖 3）。
表5 收集用戶畫像實例特征信息
圖3 科研用戶畫像標(biāo)簽云圖（前、后）
本次探索只選取了部分信息來源，摹繪出一個化學(xué)教授的簡易畫像。比較兩個時間點用戶畫像的不同，可追蹤到LJH教授在學(xué)術(shù)研究上的兩個變化，一是新發(fā)表1篇學(xué)術(shù)論文，二是新研究方向為單原子催化劑設(shè)備與應(yīng)用。
4 研究總結(jié)與應(yīng)用展望
4.1 研究總結(jié)
文章通過文獻(xiàn)調(diào)研法分析國內(nèi)外圖書館關(guān)于科研用戶特征及用戶畫像技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，歸納高?？蒲杏脩舻奶卣鲗傩约坝脩舢嬒窠M成要素，構(gòu)建用戶畫像獲取模式框架。案例探索選取了高校具體科研人員具象，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取該科研用戶的特征數(shù)據(jù)并進(jìn)行整理，以特征標(biāo)簽?zāi)±L科研用戶的科研狀況，嘗試表現(xiàn)用戶畫像的動態(tài)性。通過研究與實踐探索，已能夠采用用戶畫像技術(shù)摹繪單個科研用戶的主要特征，并跟蹤特征的動態(tài)變化。但研究尚處于初級階段，不足之處體現(xiàn)在4個方面：① 信息的全面性和準(zhǔn)確性有待提高，需在合法合規(guī)的前提下加強用戶網(wǎng)絡(luò)行為特征的采集；② 標(biāo)簽信息的規(guī)范化有待研究，應(yīng)考慮以本體技術(shù)和受控詞表建立特征詞庫，對大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以便建立用戶之間的關(guān)聯(lián)性；③ 科研用戶群體有待深入研究，需根據(jù)用戶標(biāo)簽聚類，抽象一類用戶群體的共同特征并摹繪科研群體畫像；④ 個性化服務(wù)有待開展，需進(jìn)一步開展文獻(xiàn)資源畫像研究，并通過用戶畫像技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)和智慧服務(wù)。
4.2 應(yīng)用展望
通過對科研用戶個體或群體畫像特征標(biāo)簽的精準(zhǔn)標(biāo)注、聚類分析，有利于圖書館向用戶提供匹配度較高的科研服務(wù)，輔助科研人員進(jìn)行高效率和高水平的科研活動。用戶畫像技術(shù)應(yīng)用于高?？蒲蟹?wù)，可從以下4個方面開展。
（1）應(yīng)用于文獻(xiàn)資源的智能推送。利用科研用戶畫像洞察個體或群體行為，為用戶提供不同程度、熱度、新穎度的資源文獻(xiàn)推薦。如，根據(jù)該畫像重點研究方向及其近期科研聚焦的主題熱點，并通過如郵箱、機構(gòu)官網(wǎng)、科研群聊、圖書館智能系統(tǒng)等交互渠道向具體科研用戶推送相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的研究態(tài)勢、重大項目、熱點前沿、學(xué)術(shù)會議的文獻(xiàn)資源或資訊。
（2）應(yīng)用于科研項目生命周期服務(wù)。針對科研特征，掌握過程狀態(tài)，依據(jù)過程提供具體需求。如在立項前提供相關(guān)研究的主題或選題定題情況，并進(jìn)行選題查新；在項目申報中提供申報規(guī)范、注意事項和渠道信息；在立項后提供優(yōu)質(zhì)的撰文規(guī)范、相關(guān)主題或最新文獻(xiàn)推送、刊物投稿信息等。
（3）應(yīng)用于學(xué)術(shù)合作與交流。利用用戶畫像技術(shù)分析科研用戶行為以促進(jìn)群體合作，不僅可以促成學(xué)術(shù)講座與交流活動，還可以促進(jìn)實現(xiàn)不同部門、地區(qū)及專業(yè)領(lǐng)域潛在的合作、交流或競爭等。
（4）應(yīng)用于便捷的科研管理與評估，包括人才評估與引進(jìn)、成果評估等?？蒲杏脩舢嬒裼蓹?quán)威渠道獲取而來，其客觀地展現(xiàn)了科研人員的科研及成果信息，直接體現(xiàn)了科研人員科研經(jīng)驗是否豐富、學(xué)術(shù)能力的強弱，科研管理人員可以有針對性地對經(jīng)驗少、能力弱勢的科研個體進(jìn)行學(xué)術(shù)指導(dǎo)和鼓勵，激勵經(jīng)驗豐富、能力較強的個體突破和進(jìn)取，在評估科研人員科研質(zhì)量以及引進(jìn)科研人員時，可以利用用戶畫像技術(shù)便捷、高效地進(jìn)行評估。
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