基于用户画像的智慧图书馆个性化移动视觉搜索研究
发布时间：2021-12-17 14:31
将用户画像嵌入智慧图书馆的移动视觉搜索及推荐服务中,将解决信息过载且存在语义鸿沟、检索结果不能满足读者的个性化需求等问题。文章述评了智慧图书馆移动视觉搜索和用户画像相关研究,探索了用户画像在智慧图书馆移动视觉搜索及推荐服务中的数据采集、数据预处理、画像建模和效果评估等实现过程,搭建了智慧图书馆个性化移动视觉搜索及推荐服务模型,探讨了模型的数据获取、资源整合、数据处理、智慧服务等各层次功能,分析了涉及的用户隐私保护、用户画像动态变化、服务性能优化等关键问题。
【文章来源】：图书与情报. 2020,(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
群体画像构建流程
数据获取的对象包括读者维、情景维和知识维数据。情景维数据可通过移动智能终端设备或物联网技术采集，如GPS、监控器、RFID、图像采集器、传感器、可穿戴设备等获取读者社会、个人、设备及物理等情景信息。读者维和知识维数据获取是通过采集读者的注册信息、在线问卷调研数据、系统后台数据及网页日志数据。采集的原始数据存在噪声、缺失值、类型不匹配等情况，且形式包括文本、图像、音视频等，需要进行数据的加工处理，保障数据的规范化、一致性和可读性。如注册信息、问卷调研数据、网页日志数据需判断同一用户身份。调查问卷不能任意投放，而是对每一个注册用户根据其邮箱发送调查问卷；亦可根据用户注册编码、绑定手机号、个人基本信息等判断，及借助用户使用设备的IP地址、邮箱等分辨。获取充分的用户数据为构建准确全面的用户画像奠定基础，是智慧图书馆提供个性化MVS及推荐的保障。3.2 资源整合层
在智慧服务层包括个性化MVS服务、个性化推荐服务、一站式服务、情景服务和社交服务等。个性化MVS服务包含精准视觉特征匹配、个性化视觉搜索、MAR（移动增强现实）和MVR（移动虚拟现实）等[23]。视觉特征匹配实现视觉检索对象（局部或全局）特征与文本、图像及其他类型视觉资源特征的关联匹配；个性化搜索是结合用户画像，通过基于用户标签的推荐算法将符合用户检索意图与需求偏好的信息排在最前面，提高知识检索的个性化水平，增强用户体验。MAR、MVR是在移动智能终端设备依托增强现实AR和虚拟现实VR技术实现视觉资源的动态可视化展示。在其他服务中包含文本、语音检索等其他智能检索服务。智慧图书馆个性化推荐服务分为实时推荐、新知识推荐和关联推荐。实时推荐是根据当前读者提供的视觉检索内容和阅读浏览记录进行即时分析，结合用户画像，向读者提供个性化知识推送。新知识推荐是指根据用户的检索阅读记录，推荐用户可能感兴趣的不同类型的热门知识。关联推荐是根据用户检索阅读的内容，通过关联分析判断符合用户需求偏好的关联知识，从而提供推荐。一站式服务是将智慧图书馆的基本服务通过逻辑清晰和简洁的方式进行流程化，指导查询、账户管理、充值等基本操作，系统交互更加人性化，方便读者获取相关的知识和服务。情景服务是智慧图书馆通过物联网和智能终端设备获取读者情景信息，并在读者进行视觉对象检索时，利用场景馆或智能终端设备将目标情景再现，提升读者对检索知识的感知与理解。智慧图书馆提供社交服务，人人都能参与知识的创造、应用与传播，形成高度共享的知识交流平台，亦为构建用户画像积累充分的用户原始数据。4 基于用户画像的智慧图书馆个性化MVS关键问题
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向情境化推荐服务的图书馆用户画像研究[J]. 刘海鸥,黄文娜,谢姝琳. 图书馆学研究. 2018(20)
[2]基于用户画像的数字图书馆信息服务模式研究[J]. 程全. 图书馆学刊. 2018(04)
[3]基于用户画像的旅游情境化推荐服务研究[J]. 刘海鸥,孙晶晶,苏妍嫄,张亚明. 情报理论与实践. 2018(10)
[4]高校移动图书馆用户画像构建实证[J]. 陈添源. 图书情报工作. 2018(07)
[5]基于在线评论的用户画像研究——以携程酒店为例[J]. 单晓红,张晓月,刘晓燕. 情报理论与实践. 2018(04)
[6]基于语义关联的图书馆移动视觉搜索资源与服务聚合研究[J]. 韩玺,何秀美,张玥,朱庆华. 现代情报. 2017(10)
[7]基于情景感知的图书馆移动视觉搜索服务设计研究[J]. 韩玺,何秀美,张玥,朱庆华. 图书馆学研究. 2017(16)
[8]智慧图书馆移动视觉搜索服务及其技术框架研究[J]. 曾子明,秦思琪. 情报资料工作. 2017(04)
[9]基于SoLoMo的智慧图书馆移动视觉搜索服务研究[J]. 曾子明,宋扬扬. 图书馆. 2017(07)
[10]领域导向的数字图书馆移动视觉搜索引擎建设研究[J]. 张兴旺,郑聪. 图书与情报. 2016(05)
硕士论文
[1]基于用户画像的推荐技术研究[D]. 吴翔宇.青岛科技大学 2018
[2]基于主题图的数字图书馆信息资源整合研究[D]. 李冠楠.华中师范大学 2011
本文编号：3540320
【文章来源】：图书与情报. 2020,(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
群体画像构建流程
数据获取的对象包括读者维、情景维和知识维数据。情景维数据可通过移动智能终端设备或物联网技术采集，如GPS、监控器、RFID、图像采集器、传感器、可穿戴设备等获取读者社会、个人、设备及物理等情景信息。读者维和知识维数据获取是通过采集读者的注册信息、在线问卷调研数据、系统后台数据及网页日志数据。采集的原始数据存在噪声、缺失值、类型不匹配等情况，且形式包括文本、图像、音视频等，需要进行数据的加工处理，保障数据的规范化、一致性和可读性。如注册信息、问卷调研数据、网页日志数据需判断同一用户身份。调查问卷不能任意投放，而是对每一个注册用户根据其邮箱发送调查问卷；亦可根据用户注册编码、绑定手机号、个人基本信息等判断，及借助用户使用设备的IP地址、邮箱等分辨。获取充分的用户数据为构建准确全面的用户画像奠定基础，是智慧图书馆提供个性化MVS及推荐的保障。3.2 资源整合层
在智慧服务层包括个性化MVS服务、个性化推荐服务、一站式服务、情景服务和社交服务等。个性化MVS服务包含精准视觉特征匹配、个性化视觉搜索、MAR（移动增强现实）和MVR（移动虚拟现实）等[23]。视觉特征匹配实现视觉检索对象（局部或全局）特征与文本、图像及其他类型视觉资源特征的关联匹配；个性化搜索是结合用户画像，通过基于用户标签的推荐算法将符合用户检索意图与需求偏好的信息排在最前面，提高知识检索的个性化水平，增强用户体验。MAR、MVR是在移动智能终端设备依托增强现实AR和虚拟现实VR技术实现视觉资源的动态可视化展示。在其他服务中包含文本、语音检索等其他智能检索服务。智慧图书馆个性化推荐服务分为实时推荐、新知识推荐和关联推荐。实时推荐是根据当前读者提供的视觉检索内容和阅读浏览记录进行即时分析，结合用户画像，向读者提供个性化知识推送。新知识推荐是指根据用户的检索阅读记录，推荐用户可能感兴趣的不同类型的热门知识。关联推荐是根据用户检索阅读的内容，通过关联分析判断符合用户需求偏好的关联知识，从而提供推荐。一站式服务是将智慧图书馆的基本服务通过逻辑清晰和简洁的方式进行流程化，指导查询、账户管理、充值等基本操作，系统交互更加人性化，方便读者获取相关的知识和服务。情景服务是智慧图书馆通过物联网和智能终端设备获取读者情景信息，并在读者进行视觉对象检索时，利用场景馆或智能终端设备将目标情景再现，提升读者对检索知识的感知与理解。智慧图书馆提供社交服务，人人都能参与知识的创造、应用与传播，形成高度共享的知识交流平台，亦为构建用户画像积累充分的用户原始数据。4 基于用户画像的智慧图书馆个性化MVS关键问题
【参考文献】：
期刊论文
[1]面向情境化推荐服务的图书馆用户画像研究[J]. 刘海鸥,黄文娜,谢姝琳. 图书馆学研究. 2018(20)
[2]基于用户画像的数字图书馆信息服务模式研究[J]. 程全. 图书馆学刊. 2018(04)
[3]基于用户画像的旅游情境化推荐服务研究[J]. 刘海鸥,孙晶晶,苏妍嫄,张亚明. 情报理论与实践. 2018(10)
[4]高校移动图书馆用户画像构建实证[J]. 陈添源. 图书情报工作. 2018(07)
[5]基于在线评论的用户画像研究——以携程酒店为例[J]. 单晓红,张晓月,刘晓燕. 情报理论与实践. 2018(04)
[6]基于语义关联的图书馆移动视觉搜索资源与服务聚合研究[J]. 韩玺,何秀美,张玥,朱庆华. 现代情报. 2017(10)
[7]基于情景感知的图书馆移动视觉搜索服务设计研究[J]. 韩玺,何秀美,张玥,朱庆华. 图书馆学研究. 2017(16)
[8]智慧图书馆移动视觉搜索服务及其技术框架研究[J]. 曾子明,秦思琪. 情报资料工作. 2017(04)
[9]基于SoLoMo的智慧图书馆移动视觉搜索服务研究[J]. 曾子明,宋扬扬. 图书馆. 2017(07)
[10]领域导向的数字图书馆移动视觉搜索引擎建设研究[J]. 张兴旺,郑聪. 图书与情报. 2016(05)
硕士论文
[1]基于用户画像的推荐技术研究[D]. 吴翔宇.青岛科技大学 2018
[2]基于主题图的数字图书馆信息资源整合研究[D]. 李冠楠.华中师范大学 2011
本文编号：3540320
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