基于小数据的社交类学术App用户动态画像模型构建研究
来源：图书情报工作杂志2020年第5期北京时间：
作者：张莉曼,张向先,吴雅威,郭顺利
单位：1. 吉林大学管理学院 长春 130022;<br />\r\n2. 曲阜师范大学传媒学院 日照 276826
摘要：[目的/意义] 基于小数据构建社交类学术App用户动态画像模型，为社交类学术App平台有效预测用户行为演化趋势、提高精准服务水平提供思路和参考。[方法/过程] 首先，在深度剖析小数据概念及特点的基础上，结合社交类学术App特征，从用户表层行为和深层驱动因素两方面设计动态画像标签体系；其次，采集与用户强相关、高价值的小数据作为画像的数据支撑，并明确画像小数据的获取及处理方法；最后提出实现动态画像的研究方法并形成整体框架模型。[结果/结论] 基于小数据构建社交类学术App用户动态画像可有效细化画像粒度，改善以往画像滞后性弊端，对数据驱动情境下社交类学术App平台提升精准服务水平有重要的参考价值。
关键词：小数据,社交类学术App,用户动态画像,行为预测,
基金资助：本文系国家社会科学基金项目"大数据驱动下学术新媒体知识聚合及创新服务研究"（项目编号18BTQ085）研究成果之一。
