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| 內容簡介： |
大数据时代，服务为王。优质的服务需要充分把握用户需求，为此，以
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
电商为代表的互联网公司纷纷开展了用户行为的研究，力求更好地掌握、预
测用户的需求，进而将用户划分为不同类型，千人千面地向用户提供服务，
并取得了良好效果。图书馆也一直较为重视用户需求调研，但多采取调查问
卷方式，这种方式往往存在问卷回收效率不高，以及时滞性较长、实时性不
够等缺陷。为此，借鉴电商成功经验，从既有数据出发，通过对多来源数据
的融合、关联，同时根据用户场景，构建用户描述模型，从而对用户需求和
行为规律形成更加清晰准确的认识，以此成为图书馆用户服务的重要研究课
题。本课题研究主要包括
6个方面：一是详细对图书馆的典型服务流程进行
了梳理，对每个环节可能产生的用户数据进行了归纳汇总，并在此基础上，
设计了数字图书馆用户元数据框架，帮助图书馆更好地掌握、收集、管理用
户数据；二是针对用户多源数据的特点，从用户学术合作、用户文献偏好、
用户学术影响力等维度提出了数字图书馆用户多源特征融合模型；三是设计
了数字图书馆用户标签体系，并对标签的属性、生成规则、编码方式等进行
了论述；四是设计了基于
Hadoop的日志数据预处理流程，对海量用户日志
数据进行预处理，并分别设计了会话识别、路径补充算法；五是设计了用户
图书馆用户画像研究画像系统功能模块，重点对数据预处理、注册用户分析、日志数据挖掘等模
块的输入、输出、功能进行了详细描述，支撑用户画像系统的开发；六是基
于国家科技图书文献中心的真实用户数据进行了用户行为画像分析，从用户
各基本特征、文献资源利用、用户行为关联性和访问序列、用户流失状况、
RFM及用户价值等方面开展了实证分析，为图书馆用户画像系统建设提供了
参考和借鉴。
画像系统功能模块，重点对数据预处理、注册用户分析、日志数据挖掘等模
块的输入、输出、功能进行了详细描述，支撑用户画像系统的开发；六是基
于国家科技图书文献中心的真实用户数据进行了用户行为画像分析，从用户
各基本特征、文献资源利用、用户行为关联性和访问序列、用户流失状况、
RFM及用户价值等方面开展了实证分析，为图书馆用户画像系统建设提供了
参考和借鉴。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1
11 研究背景与意义1
12 研究目的与对象2
13 主要内容及框架3
14 基本思路与方法4
15 研究特点与创新6
16 研究任务完成情况
6
第2章 数字图书馆用户画像发展
7
21 相关概念
7
22 国内外研究现状14
第3章 数字图书馆用户画像数据框架建设24
31 数字图书馆用户信息数据产生分析24
32 数字图书馆用户元数据框架维度分析
36
33 数字图书馆用户元数据框架设计
40
1
2
多源异构数据融合的
图书馆用户画像研究
第4章 数字图书馆用户画像数据融合研究4541 数字图书馆用户异构数据整合方式分析4642 数字图书馆用户多源特征融合研究50
第5章 数字图书馆用户画像标签体系构建5451 总体设计方法5452 用户标签构建方式分析6153 用户标签体系框架设计6454 用户标签属性分析6755 用户标签库设计7056 基于数字图书馆多源用户数据融合画像示例72
第6章 数字图书馆用户画像数据处理及更新8061 数据清洗8162 用户识别8163 会话识别8264 路径补充和事务识别8365 Hadoop日志预处理8666 用户行为数据的更新87
第7章 用户画像系统功能设计9071 用户画像系统总体框架9072 用户画像分析与服务功能结构98
第8章 实证分析13081 用户类型划分1302
多源异构数据融合的
图书馆用户画像研究
第4章 数字图书馆用户画像数据融合研究4541 数字图书馆用户异构数据整合方式分析4642 数字图书馆用户多源特征融合研究50
第5章 数字图书馆用户画像标签体系构建5451 总体设计方法5452 用户标签构建方式分析6153 用户标签体系框架设计6454 用户标签属性分析6755 用户标签库设计7056 基于数字图书馆多源用户数据融合画像示例72
第6章 数字图书馆用户画像数据处理及更新8061 数据清洗8162 用户识别8163 会话识别8264 路径补充和事务识别8365 Hadoop日志预处理8666 用户行为数据的更新87
第7章 用户画像系统功能设计9071 用户画像系统总体框架9072 用户画像分析与服务功能结构98
第8章 实证分析13081 用户类型划分130
82 网上用户特征分析
132
83 注册用户特征分析
137
84 集团用户特征分析
143
85 赠卡用户特征分析
147
86 NSTL资源利用分析149
87 文献提供服务状况分析164
88 用户行为日志关联画像172
89 用户流失分析
180
810 基于
RFM的重点个人用户分析206
811 个人用户价值矩阵分析209
第9章 结 语
214
附 录
216
附录1 数字图书馆业务系统数据结构216
附录2 用户职称列表228
附录3 用户标签及属性字段
230
参考文献
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