基于本体的用户画像构建方法
大数据和人工智能技术的发展，驱动着图书馆的知识服务向着个性化、精准化方向发展。基于用户画像的图书馆知识服务能够提升图书馆知识服务体验，并促进服务的个性化、精准化实现。图书馆需要对读者学术行为的用户画像做多角度、多层次的研究，才能为个性化、精准化知识服务提供数据基础。文中提出基于本体构建图书馆读者学术行为的用户画像，以知识图谱的视角考察用户画像的构建方法。运用层次分析法构建了图书馆读者学术行为的用户画像层次模型，并将用户画像中的各项因素归纳为读者属性、读者关注的领域、读者所在的领域3个部分。利用向量空间模型对读者借阅纸质图书、阅览电子图书、检索数据库、浏览论文、下载论文、收藏论文等学术行为建模，并融合用户画像层次模型的合成权重，融合时间上下文因素，参考用户所属学科和专业的群体用户画像，综合构建图书馆读者学术行为的用户画像向量空间模型。最后将用户画像的向量空间模型中的向量词与领域知识图谱中的概念相对应，将知识图谱中概念间的关系映射到用户画像中的向量词之间，获得用户的学术画像本体。
用户画像 本体 知识图谱 向量空间模型 层次分析法 群体画像 时间上下文
姚远 张蕙 郝群 徐世东
北京中医药大学图书馆 北京100029 复旦大学图书馆 上海200433 北京工业大学信息化建设与管理中心 北京100124
国内会议
中国计算机用户协会网络应用分会2018年第二十二届网络新技术与应用年会
北京
中文
226-232
2018-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）