基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像构建

该文探讨了基于改进RFM模型的高校图书馆用户画像研究，通过引入RFM模型并结合两步聚类方法，为高校图书馆构建精细化的用户画像，以提升服务质量和个性化体验。 用户画像是一种在用户真实数据基础上创建的虚拟用户代表，它通过收集、分析和提炼用户数据，来描绘出用户的行为特征、兴趣和需求。在高校图书馆背景下，用户画像可以帮助图书馆理解读者的阅读习惯、偏好和信息需求，从而提供定制化的信息服务，改善用户体验。 RFM模型是客户关系管理中常用的一种用户细分策略，它结合了用户最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个指标，用于区分和分类用户。在本文中，这一模型被引入到图书馆领域，通过对高校图书馆读者的RFM指标进行改进，以更准确地反映图书馆读者的行为模式。 两步聚类方法则被用来对读者群体进行细分，这是一种结合层次聚类和划分聚类的混合方法，可以有效地处理大规模数据集，并找到隐藏在数据中的复杂结构。通过两步聚类，文章将高校图书馆的读者群体划分为不同的类别，每个类别具有独特的用户特征。 研究者使用某一高校图书馆的实际数据进行实证分析，首先对RFM模型进行调整以适应图书馆环境，然后运用两步聚类算法，确定了不同的读者群体。根据这些群体的特性，构建了各具特色的用户画像，揭示了各类读者的行为特征和信息需求。这一研究为高校图书馆的用户描述和精准服务提供了科学依据，有助于图书馆更好地实施个性化的信息推送和服务优化。 总结现有研究，用户画像在图书馆领域的应用逐渐受到重视，包括个性化推荐、满意度提升和行为规范等多个方面。例如，刘海鸥等人探讨了用户画像建模方法在图书馆中的应用，而胡媛等人则构建了数字图书馆的用户画像模型，强调了用户画像对于服务质量提升的价值。 基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像研究，为图书馆提供了一种新的读者服务策略，通过深入理解读者需求，可以针对性地提供信息资源和服务，提升图书馆的整体服务水平。这一研究方法不仅适用于高校图书馆，也为其他类型图书馆的用户服务创新提供了参考。