[发明专利]一种高校图书馆用户画像系统的生成方法

摘要

一种高校图书馆用户画像系统的生成方法，首先通过ETL技术将图书馆各业务系统的数据进行预处理，然后将清洗后的数据集成到数据仓库中，基于马氏距离的多视角二分K‑means算法对读者数据进行聚类，并将结果转换为关系型数据后存储于数据持久层的用户画像表和群体画像表中，最后通过高校图书馆用户画像系统进行前端展示。最后基于微服务架构和java语言与数据持久层进行数据交互，并将数据进行封装后提供给前端进行展示。本发明大大增加了读者对图书馆的兴趣和粘性。

主权项

1.一种高校图书馆用户画像系统的生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n(1)构建读者行为数据仓库：读者行为数据包括读者借阅数据、进馆数据、公共资源使用数据、电子资源使用数据，除了行为数据外还有馆藏数据和读者个人数据基本信息数据；构建统一的数据仓库，并通过ETL等数据清理工具将各个资源库的数据汇总为统一的格式到数据仓库中；/n(2)使用多视角聚类算法进行聚类操作：从用户行为数据出发，构建多维度多视角读者特征体系，同时根据读者行为数据的特点，选取聚类算法中的经典K-means算法进行读者群体聚类，针对经典K-means算法陷入局部最优和欧式距离在多视角聚类中的局限性，使用了一种基于马氏距离的多视角二分K-means算法；/n(3)基于多视角聚类实现用户画像：该步骤包含数据清洗、构建多维度多视角读者特征体系、针对某一维度或多个维度组合的读者进行多视角聚类、根据得出的用户群体的重要性通过数据库技术提取读者的用户特征、最后利用可视化技术得出用户画像；/n(4)实现一个基于用户画像的图书馆推荐系统：根据上述阶段得出的用户画像，设计一个用户画像系统，能够挖掘读者的潜在需求，并能够推荐给读者其个性化的服务。/n