基于小数据的社交类学术App用户动态画像模型构建研究

作者：张莉曼; 张向先; 吴雅威; 郭顺利

来源：图书情报工作, 2020, 64(05): 50-59.

DOI：10.13266/j.issn.0252-3116.2020.05.006

• 小数据
• 社交类学术App
• 用户动态画像
• 行为预测

[目的/意义]基于小数据构建社交类学术App用户动态画像模型,为社交类学术App平台有效预测用户行为演化趋势、提高精准服务水平提供思路和参考。[方法/过程]首先,在深度剖析小数据概念及特点的基础上,结合社交类学术App特征,从用户表层行为和深层驱动因素两方面设计动态画像标签体系;其次,采集与用户强相关、高价值的小数据作为画像的数据支撑,并明确画像小数据的获取及处理方法;最后提出实现动态画像的研究方法并形成整体框架模型。[结果/结论]基于小数据构建社交类学术App用户动态画像可有效细化画像粒度,改善以往画像滞后性弊端,对数据驱动情境下社交类学术App平台提升精准服务水平有重要的参考价值。

• 单位
  曲阜师范大学; 吉林大学