基于用户画像的数字化阅读推广平台设计

数字化阅读是一种全新而独特的文学形式，是一种以娱乐方式进行阅读的新体验，给人们带来了不同于传统书籍的全新的心灵体验。数字化阅读推广是指利用图书馆网站、微博、微信等数字平台进行阅读推广工作，其功能主要定位于宣传与展示图书馆的阅读推广活动和资源推荐，引导读者阅读，为读者提供阅读交流与互动平台等。国内高校图书馆的数字化阅读推广主要有利用图书馆OPAC、开发专题网站、文本发布等几种模式。从整体上说，数字化阅读相较于传统阅读模式更具优势，使用户在阅读内容、方式和资源上有更多的选择，利于营造自主阅读、探究性学习的氛围，以调动用户积极性，从而提高阅读的成效和质量。随着数字化阅读的逐渐普及，大量的新手作者开始加入，给大众带来了更多的阅读作品。目前，较前端和知名的网站签约门槛都很高，所以很多新手作者的作品都会优先在小型网站中呈现。而在小型网站中的推广，大都集中在榜单推荐和定时换书等传统的推荐方式上，不仅推广的范围较小，而且很难有流量上的突破。

为了进一步优化数字化阅读的推广效果，设计基于用户画像的数字化阅读推广平台。从信息层、数据处理层和推广层三个方面设计了数字化阅读推广平台总体架构，利用爬虫原理设计了数字化阅读文本采集器，结合数字化阅读推广器的设计，完成了平台的硬件设计；通过构建用户画像，利用自适应学习算法设计了数字化阅读推广算法，完成平台的软件设计。平台性能测试结果表明，基于用户画像的数字化阅读推广平台推广路径完成度高于0.8，召回率可以达到85%以上。由此验证了设计平台在功能上可以满足设计要求，还可以通过提高数字化阅读推广的成功率和精度，满足性能设计要求。

为了提高数字化阅读推广平台的信息推广能力，提升网络搜索引擎与数据库匹配的挖掘能力，本文利用人工蚁群算法提取数字化阅读的相似语义，并融合数字化信息特征，构建数字化阅读推广关键词之间的关联关系，利用聚类分析法构建数字化阅读推广模型，从而实现对数字化阅读平台的推广管理。

此次设计的数字化阅读推广平台总体架构模型一共分为三个层次，分别是数据层、业务层和应用层。在总体架构模型设计的基础上，分别设计了数字化阅读文本采集器、数字化阅读推广器。

利用自适应学习算法计算出用户画像特征的属性值，如果将用户画像特征的属性值融入到用户画像特征向量中，就会对用户画像特征产生干扰，基于该干扰提取出用户画像特征。以此为依据构建用户画像，利用用户画像构建阅读用户的推广模块，扩展用户画像的推广内容。

通过采集器和推广器的设计，结合构建的用户画像设计数字化阅读推广算法，具体步骤如下：

Step1：构建数字化阅读的标签矩阵，在数字化阅读的标签矩阵中，根据用户搜索的关键词，计算出各个标签使用的次数，为用户使用标签的次数，以此类推。

Step2：计算标签关键词对用户的权重。利用TF-IDF算法计算每个标签关键词对用户的权重信息，根据用户使用标签的次数，计算出各个标签的权重值，并将其应用到文档中，构建关键词矩阵，计算出用户的个人偏好和每个关键词出现的次数。

Step3：构建数字化阅读的关键词资源矩阵。

Step4：计算标签对数字化阅读推广资源库的权重。

Step5：根据公式完成用户画像的扩展，预测用户对标签关键词的喜爱程度，并根据计算结果，为用户推广排名靠前的数字化阅读资源。

根据上述5步，完成数字化阅读推广算法的设计，根据计算结果为用户提供优质精准的推广服务。

采用UI Automator工具和Monkey工具对数字化阅读推广平台进行自动化测试，UI Automator工具编写的脚本可以在不同操作平台上运行，实现用户的不同操作，还可以对平台的各项功能生成详细的报告，方便开发人员随时发现平台问题；Monkey工具是一种命令执行工具，可以将其安装在真实设备中，向推广平台发送用户的相关信息，实现对推广平台性能的测试。

测试结果表明，随着读者人数的增加，数字化阅读推广路径完成度逐渐下降，但是文中平台的推广路径完成度仍然可以保持在0.8以上，说明文中平台在推广数字化阅读时的成功率更高，具有更好的稳定性。文中推广平台的召回率可以达到85%以上，说明在推广数字化阅读时，文中平台的推广精度更高，可以保证平台的稳定性。

经测试发现，该平台的功能和性能都可以满足设计要求。在今后的研究中，希望可以设计一套流量控制系统，提高读者的留存率。

作者：郑素萍

宁夏回族自治区图书馆，宁夏银川  750002

来源：此文为缩减版，《中国科技资源导刊》2023 Vol.(1):45-51

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