资源发现系统用户行为特征分析——以北京大学图书馆为例

作者：吴亚平^*; 李晓东; 艾春艳

来源：大学图书馆学报, 2023, 41(01): 70-77.

DOI：10.16603/j.issn1002-1027.2023.01.010

• 资源发现系统
• 用户行为
• 特征演化
• 聚类分析

基于元数据预索引的网络级资源发现系统是用户统一检索、发现学术资源的主阵地，多年以来积累了大量的、支持横纵向比对的用户行为数据，综合来看是可用的数据集。笔者通过剖析用户发现与获取电子资源的环境和行为数据集，运用统计分析、热点演化分析、聚类分析等方法，分析得出用户在发现系统上的检索量呈波动上升趋势，检索深度不断增强；发现系统能体现出用户周期性的、突发性的、结合时事热点产生的资源检索需求；来自不同供应商的电子资源发现量分布呈现长尾特征；用户通过不同渠道偏好访问不同电子资源平台，发现渠道的通畅对电子资源利用有明显的促进作用。最后，提出完善用户行为数据追踪、质量控制、关联分析等建议，以增强基于数据优化工作及服务的能力。