基于Session識別的高校圖書館電子資源用戶訪問行為畫像分析

基于Session識別的高校圖書館電子資源用戶訪問行為畫像分析基于Session識別的高校圖書館電子資源用戶訪問行為畫像分析摘要：隨著信息化時代的到來，高校圖書館開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提供各種電子資源滿足用戶學(xué)習(xí)和研究需求。對于高校圖書館而言，深入了解用戶的訪問行為和需要是非常關(guān)鍵的。本文提出了基于Session識別的高校圖書館電子資源用戶訪問行為畫像分析的方法，通過對用戶Session進行分析，從而把握用戶的興趣偏好與行為特征，為高校圖書館提供更精準(zhǔn)的服務(wù)。1.引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進步和發(fā)展，高校圖書館逐漸將紙質(zhì)資源轉(zhuǎn)化為電子資源，提供給用戶便捷的學(xué)習(xí)和研究環(huán)境。電子資源的種類豐富多樣，如學(xué)術(shù)期刊、電子書籍、論文數(shù)據(jù)庫等，用戶可以根據(jù)自己的需求進行自由訪問。然而，在眾多的電子資源中，用戶往往需要花費大量的時間和精力來尋找適合自己的資源。因此，高校圖書館需要了解用戶的訪問行為和需要，以提供更加個性化的服務(wù)。2.相關(guān)工作在過去的研究中，許多學(xué)者已經(jīng)開始關(guān)注圖書館用戶的訪問行為和畫像分析。其中一種常用的方法是基于用戶的查詢行為進行分析，通過對用戶的搜索記錄進行挖掘，可以了解用戶的偏好和需求。另一種方法是基于用戶的閱讀行為，通過對用戶對電子資源的訪問和閱讀行為進行分析，可以獲得更細粒度的用戶畫像。然而，這些方法往往只能從局部的角度來了解用戶，無法全面把握用戶的訪問行為和需求。3.方法為了全面把握用戶的訪問行為和需求，本文提出了基于Session識別的方法。Session是指用戶在一次訪問過程中產(chǎn)生的一系列操作，可以包括多次搜索、多次點擊等。通過識別用戶的Session，可以將訪問行為進行組織和整合，從而更好地分析用戶的興趣偏好和行為特征。首先，需要對用戶的訪問日志進行預(yù)處理，提取出用戶的Session。預(yù)處理可以包括過濾無關(guān)的操作、去除重復(fù)操作等。然后，可以使用聚類算法對Session進行分類，將相似的Session歸為一類。常用的聚類算法有K-means、DBSCAN等。聚類完成后，可以對每個Cluster進行分析，了解用戶的興趣偏好和行為特征。接下來，可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方法，對Session中的操作序列進行分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同操作之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而揭示用戶的訪問行為模式。可以利用頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)，如支持度、置信度等。4.實驗設(shè)計與結(jié)果分析為了驗證基于Session識別的方法的有效性，本文設(shè)計了一系列實驗。首先，選擇了一個高校圖書館的電子資源使用日志數(shù)據(jù)集，對用戶的訪問日志進行預(yù)處理。然后，使用K-means算法對Session進行聚類，得到了若干個Cluster。接著，對每個Cluster進行了興趣偏好和行為特征分析，發(fā)現(xiàn)了不同Cluster之間存在明顯的差異。最后，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，發(fā)現(xiàn)了一些典型的訪問行為模式，如“搜索-點擊-下載”等。5.結(jié)論與展望本文提出了一種基于Session識別的高校圖書館電子資源用戶訪問行為畫像分析方法，通過對用戶的Session進行分析，可以更好地把握用戶的興趣偏好和行為特征。通過實驗驗證，本文的方法能夠有效地揭示用戶的訪問行為和需求。然而，本文的方法還存在一些局限性，例如對Session的劃分可能存在一定的主觀性。未來可以進一步優(yōu)化和改進本文的方法，利用更多的數(shù)據(jù)和技術(shù)手段，提供更精準(zhǔn)的用戶訪問行為畫像分析服務(wù)。參考文獻：1.Zhang,Y.,Xie,Y.,&Ding,X.(2017).Understandinguserbehaviorsonscholarlybookmarkingplatforms.JournalofInformetrics,11(3),692-705.2.Cheng,M.Y.,&Zhang,Q.(2018).Userbehavioranalysisandsessionidentificationforonlineimagedataplatforms.JournalofInformationScience,44(3),351-367.3.Huang,Y.,Wu,B.,&Huang,X.(2019).Analyzingchangepatternsofuserbehaviorsinonlin