基于Session识别的高校图书馆电子资源用户访问行为画像分析

基于Session识别的高校图书馆电子资源用户访问行为画像分析基于Session识别的高校图书馆电子资源用户访问行为画像分析摘要：随着信息化时代的到来，高校图书馆开始数字化转型，提供各种电子资源满足用户学习和研究需求。对于高校图书馆而言，深入了解用户的访问行为和需要是非常关键的。本文提出了基于Session识别的高校图书馆电子资源用户访问行为画像分析的方法，通过对用户Session进行分析，从而把握用户的兴趣偏好与行为特征，为高校图书馆提供更精准的服务。1.引言随着互联网技术的进步和发展，高校图书馆逐渐将纸质资源转化为电子资源，提供给用户便捷的学习和研究环境。电子资源的种类丰富多样，如学术期刊、电子书籍、论文数据库等，用户可以根据自己的需求进行自由访问。然而，在众多的电子资源中，用户往往需要花费大量的时间和精力来寻找适合自己的资源。因此，高校图书馆需要了解用户的访问行为和需要，以提供更加个性化的服务。2.相关工作在过去的研究中，许多学者已经开始关注图书馆用户的访问行为和画像分析。其中一种常用的方法是基于用户的查询行为进行分析，通过对用户的搜索记录进行挖掘，可以了解用户的偏好和需求。另一种方法是基于用户的阅读行为，通过对用户对电子资源的访问和阅读行为进行分析，可以获得更细粒度的用户画像。然而，这些方法往往只能从局部的角度来了解用户，无法全面把握用户的访问行为和需求。3.方法为了全面把握用户的访问行为和需求，本文提出了基于Session识别的方法。Session是指用户在一次访问过程中产生的一系列操作，可以包括多次搜索、多次点击等。通过识别用户的Session，可以将访问行为进行组织和整合，从而更好地分析用户的兴趣偏好和行为特征。首先，需要对用户的访问日志进行预处理，提取出用户的Session。预处理可以包括过滤无关的操作、去除重复操作等。然后，可以使用聚类算法对Session进行分类，将相似的Session归为一类。常用的聚类算法有K-means、DBSCAN等。聚类完成后，可以对每个Cluster进行分析，了解用户的兴趣偏好和行为特征。接下来，可以通过关联规则挖掘的方法，对Session中的操作序列进行分析。关联规则挖掘可以发现不同操作之间的关联关系，从而揭示用户的访问行为模式。可以利用频繁项集和关联规则度量指标，如支持度、置信度等。4.实验设计与结果分析为了验证基于Session识别的方法的有效性，本文设计了一系列实验。首先，选择了一个高校图书馆的电子资源使用日志数据集，对用户的访问日志进行预处理。然后，使用K-means算法对Session进行聚类，得到了若干个Cluster。接着，对每个Cluster进行了兴趣偏好和行为特征分析，发现了不同Cluster之间存在明显的差异。最后，通过关联规则挖掘方法，发现了一些典型的访问行为模式，如“搜索-点击-下载”等。5.结论与展望本文提出了一种基于Session识别的高校图书馆电子资源用户访问行为画像分析方法，通过对用户的Session进行分析，可以更好地把握用户的兴趣偏好和行为特征。通过实验验证，本文的方法能够有效地揭示用户的访问行为和需求。然而，本文的方法还存在一些局限性，例如对Session的划分可能存在一定的主观性。未来可以进一步优化和改进本文的方法，利用更多的数据和技术手段，提供更精准的用户访问行为画像分析服务。参考文献：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