摘要：探讨基于用户画像的个性化推荐在各领域的应用及其带来的挑战及应对策略。在中国知网中以关键词“基于用户画像的个性化推荐”检索文献，再结合主题进行筛选，在精读过程中利用追逆法进一步扩大检索文献，获得具有代表性的个性化推荐研究文献共三十篇。文章采用文献分析法，对基于用户画像的个性化推荐应用领域、个性化推荐可能带来的问题与相应解决方案进行探讨，旨在为今后的研究提供相关参考。

　　关键词：用户画像；个性化推荐；信息服务

　　引言

　　2020年9月，由中国互联网络信息中心发布的《第46次中国互联网络发展状况报告》显示：我国互联网用户数量达19.40亿，互联网普及率为67.0%[1]；2022年8月，《第50次中国互联网络发展状况统计报告》显示：我国互联网用户数量已达10.51亿，互联网普及率为74.4%，短短两年时间，我国互联网普及率增长了11.04%[2]。随着互联网及信息技术的飞速发展，数据数量呈指数性增长，同时，数据结构亦在衍变，文档、图像、网页、视频、音频、表格等半结构化和非结构化数据的比例不断上升，这种变化一方面使得人们的生活、工作更加方便和丰富；另一方面，庞大的信息量也增加了人们获取所需信息的时间、精力的耗费，“信息过载”现象愈演愈烈[3]。推荐系统凭借用户需求驱动、信息个性化程度高和主动推送等优点，成为解决信息过载问题的优选方案[4]。而在现有推荐系统中，基于用户画像的智能推荐系统具有更高的准确率、更优越的系统运行性能以及更理想的推荐效果[5]。鉴于此，本文对基于用户画像的个性化推荐的应用领域、个性化推荐可能带来的问题与相应解决方法进行探讨，希望可以对后续的相关研究提供一些支持。

　　一、用户画像概念

　　用户画像的概念最早由“交互设计之父”Cooper提出，他认为用户画像是依据用户真实数据所刻画的虚拟形象代表。余传明等[6]认为，用户画像是把用户人口统计学信息（demographic data）、行为模式（behavioral patterns）和社交关系（social network relationship）等信息总结、归纳成短文本，进而以短语标签表示的抽象化用户模型；金燕等[7]认为，用户画像是将能够体现用户行为习惯、兴趣偏好等特征的信息提取出来，并进行标签化的过程；王宪朋[8]则对用户画像进行了更深入和细致的解释，他认为用户画像包括用户数据的积累与挖掘、业务相关用户挖掘、数据可视化分析等过程，与前述学者相比，强调了特定用户画像和数据可视化。本文认为，用户画像是以一定目的为出发点，对目标用户真实数据，包括用户社会属性数据、消费行为数据和生活习惯数据，进行分析，从而提取出对于达成目的具有价值的信息，并将这些信息作为标签，刻画虚拟的用户模型。

　　二、基于用户画像的个性化推荐应用研究

　　（一）电子商务领域

　　洪亮等[9]以京东等电商网站为例，采用比较研究法，分析推荐系统不同技术架构、热点技术与推荐系统各功能模块对信息服务质量的影响；吴剑云等[10]采用文本挖掘对用户、观影数据、视频进行分析，从而创建用户画像，再通过KMeans和LDA模型对用户进行群体划分，提取群体用户特征。在考虑用户画像和时间指数衰减的视频兴趣标签的基础上，运用视频偏好程度与协同过滤技术对推荐结果进行优化。

　　（二）图书馆领域

　　尹婷婷等[11]研究发现可将用户画像技术应用于图书馆，实现图书馆的个性化信息服务；王大阜等[12]提出在构建用户画像和考虑读者不同身份类型的基础上，结合基于协同过滤、内容及属性相似度的混合推荐算法的推测结果进行图书推荐；王茹芳等[13]以改善图书馆资源个性化推荐效果为出发点，研究了基于用户画像的图书馆推荐系统构建流程和相关推荐算法；李晓敏等[14]依据用户的自然属性、兴趣属性和社会属性三个维度来建立智慧图书馆用户画像，并基于这些维度计算不同读者之间的相似度，实现基于相似读者的虚拟图书个性化推荐；周聪等[15]开发了一套图书馆个性化推荐服务系统，该系统以场景五力为基准，围绕用户动态画像进行构建，并特别强调情景感知功能；王东亮等[16]整理、分析了国内用户画像在图书馆领域的相关研究文献，从而归纳出用户画像在图书馆领域的发展趋势与建议如下：首先，图书馆在利用用户画像技术实现资源精准推荐时，需结合多方面考虑，以构建符合图书馆信息资源建设与发展的用户画像模型；其次，应认识到用户数据的丰富性、多样性和不同结构特点，强调将不同类型的数据结合起来使用；最终，关注于发现用户的潜在需求并提供个性化的定制服务。

　　（三）农业领域

　　石毅[17]基于用户的基础属性维度、用户的商业及社交维度和农业科技期刊领域维度三个主要维度建立用户画像模型，并将从用户浏览记录中提取的标签特征作为画像标签信息的补充，结合智能推荐技术，设计了基于用户画像的农业科技期刊推荐系统；甄珠米等[18]设计了水产养殖用户兴趣调查表，通过问卷调查方式了解用户初始兴趣，再利用Web日志挖掘用户的潜在兴趣，从而建立用户兴趣模型，最后，结合用户兴趣模型和协同过滤技术设计并实现了基于用户的水产养殖信息推荐系统；白宇[19]构建了一种基于地区集群的用户画像，该画像技术主要依据地区特色农作物和用户选定的兴趣内容来创建新用户的初始兴趣标签，有效地克服了推荐系统冷启动的难题，并通过分析用户行为，运用滑动时间窗口算法、遗忘函数机制以及时间记忆函数对用户的兴趣标签进行及时更新，设计基于用户画像的农业信息资源个性化推荐系统。

　　（四）医疗健康领域

　　鞠沁怡等[20]依据用户数据构建老年慢性病用户画像，对该类用户的需求特征进行分析，根据分析结果，设计针对老年慢性病用户的App和健康信息推荐系统；韩梅花等[21]针对抑郁症的干预与治疗，提出了一种基于“用户画像”的抑郁症阅读治疗模式。该模式通过互联网收集用户在线表达的情绪，并全面分析用户的在线行为以及即时情绪表现，依据用户不自觉状态下有关认知、情绪和行为的关键词建立特征画像，计算其抑郁指数，再针对症状推送相关的阅读材料。该阅读治疗方法利用“用户画像”把握诊断和治疗时机，并且在患者不自觉的情况下进行抑郁症干预和治疗，这不仅提高了治疗效率，还减轻了患者在心理和经济上的压力；刘丹等[22]构建基于用户画像的高校图书馆阅读疗法模式，该模式根据扩充完善的情绪词典（情绪词典基础词汇加上经过分析具备情绪色彩的网络词汇等）对大学生读者进行情绪分析，构建读者情绪画像，最后依据读者画像自动推送相关阅读资料；陈晓娜[23]对基于用户画像的高校图书馆阅读疗法服务模式进行了研究，主要工作在于剖析了该模式的构建要素、进一步梳理了该模式的构建流程，并提出以下几点创新建议：首先，建立阅读疗法立体化运作体系；其次，提高阅读疗法人员专业素养；最后，建立网上阅疗平台，以期完善高校图书馆阅读疗法服务模式的建设，提高图书馆阅疗效果；苏明亮等[24]建立了基于“个体健康画像”的智能健康管理平台，可实现老龄人健康管理方案的智能化与个性化，从而改善老龄人健康管理专业人员力量不足的境况。

　　（五）其他领域

　　魏玲等[25]针对协同过滤算法由于数据稀疏性和未考虑用户特征及偏好而引起的推荐质量下降问题，分别通过用slope one算法填充评分矩阵和用用户画像对用户特征及偏好进行详细刻画的方式进行缓解，构建了融合用户画像与协同过滤技术的知识付费平台个性化推荐模型，此模型也在相当程度上缓解了推荐系统的冷启动问题；刘子瑞[26]针对于基于用户画像的知识付费产品推荐模型进行了构建，并将该推荐系统与传统的基于用户的协同过滤推荐系统进行对比分析，结果表明基于用户画像的推荐系统在准确率和召回率两个方面都处于优势地位，对于知识付费平台的个性化推荐具有一定的参考意义；尹婷婷等[27]针对已有教育资源个性化推荐服务由于缺乏对学习者个人信息特征及在网络交互系统中产生的行为记录信息的考虑与研究而引起的推荐服务不够精准的问题，将用户画像技术引入教育资源个性化推荐服务领域，提出并设计基于用户画像的教育资源智能推荐服务模式。

　　如上所述，基于用户画像的个性化推荐技术已在众多领域得到实践，包括电子商务、图书馆服务、农业和医疗健康等，并已累积了广泛的文献资料。在这些领域中，电子商务领域的探索和应用相对较早且较为普遍；图书馆领域的相关研究在最近几年有所增长；而农业和医疗健康等领域的研究开始较晚，相应的研究成果还相对较少。这反映出基于用户画像的个性化推荐在不同应用领域的研究进展存在差异。

　　三、基于用户画像的个性化推荐带来的挑战

　　基于用户画像的个性化推荐模型，利用算法，收集用户的相关数据信息并进行分析，依据分析结果构建画像，进行信息推送，满足了用户的个性化需求，应用范围十分广泛。然而，这种依靠数据和算法完成的信息推送（以下称算法推送或个性化推送），在解决信息过载问题和满足个性化需求的同时，也给社会带来了一些挑战。

　　（一）对用户思想与视野的挑战

　　个性化推送的内容实质上是一份定制化的信息报告，它将根据用户个人特征所筛选过滤之后的信息汇集起来，再分发给相应的用户，这些信息都是用户感兴趣或者认同的东西，只是呈现形式不一样。也就是说，算法推送会反复给用户推送某类信息，形成所谓的“回音室”[28]，这会导致用户所接触信息的广度和深度受限制，使得用户无意识地陷入以自我为中心的“信息茧房”[28]，从而导致思想封闭或视野狭窄，不利于用户实现自我提升、自我完善。

　　（二）对网络社会情绪的挑战

　　根据群际情绪理论，情感、认知、个人和群际现象是一个整合的有机体，个体和群体的行为倾向受到群际情绪的引导作用[29]。也就是说，当个体认为自己属于某一群体的一部分或对某一群体具有认同感时，会产生站在所处群体角度考虑问题的行为倾向。通过将具有相似认知结构及认知兴趣的人们聚集在一起，个性化推送不仅促进了群体认同的形成，还进一步强化了这种认同感。随着事态的演变，受到群体认同感强化影响的个体容易在意见的冲突中失去理智，而忽略了对事件本身的深入关心和考察，从而导致网络社会情绪出现两极分化。

　　（三）对社会整体价值的挑战

　　根据马克思韦伯的工具理性理论：以效用最大化为标准来衡量实现目的所采用手段的合理性和有效性，个性化推送通过高效地传递满足用户兴趣的内容，展现了其工具理性。但是，当用户偏好倾向于低层次的趣味，例如当前社会普遍存在的拜金主义、功利主义和享乐主义等倾向时，如果内容推荐仅以用户兴趣为衡量标准，可能会大量散布包含负面价值观念的内容，对社会整体价值发展带来负面影响。

　　四、应对策略

　　据前文所述，个性化推送凭借其优势在各领域得到广泛应用的同时，也容易带来一些问题，要让个性化推送更好地发挥其优势，为人类带来福利，还需各行业、各部门乃至全社会一起努力应对算法推荐的挑战。

　　（一）协调价值理性和工具理性

　　在数字时代，算法推送作为一种新型的信息传递工具，之所以能持续主导市场，主要归因于其能够迅速而精确地提供个性化推荐。为获得可持续发展，在不断优化用户兴趣挖掘和网络行为跟踪技术以达到更高效率和精准度的信息传递的同时，运营商应当协调工具理性和价值理性。可从优化推荐算法模型的角度进行协调。一方面，要实现从流量优先到内容优先的转变。推荐算法不仅要根据用户的喜好进行个性化推送，还应当承担起引导价值的责任，即在考虑用户兴趣的同时，还要将内容的真实性和价值取向等因素纳入推荐算法的考量标准中；另一方面，要整合多种推荐算法，因为任何单一推荐算法都有其局限性，而通过融合多种推荐算法，可以互补各自的优势和不足，从而提高推荐算法模型的整体效能。

　　（二）提升信息消费过程中的素养

　　算法推送的过滤功能为用户大大减少了信息选择的成本，然而，这并不意味着用户可以完全依赖算法推送来满足自身的信息需求。为使信息最大程度地为己所用，用户仍需提高辨别有效信息的能力，一方面，要提升对信息的真实性及权威性的辨识能力；另一方面，要提升对信息价值的解析能力。为规避信息茧房带来的信息窄化问题，用户要自觉培养“多元、开放”思维，“多元”即在平日里有意识地接触不同领域以获得全面的信息；“开放”即思考时从不同角度出发，打开思路。与此同时，应发展其他线下兴趣转移对手机的注意力，以防掉入算法推送的陷阱，成为手机的奴隶。

　　（三）提升个人情绪管理能力

　　情绪管理是一项涉及对个人情绪的意识、监控和驱动，以及对环境变化的识别和适当响应的能力[30]。可以通过以下途径进行情绪管理能力的提升。首先，要加强辨识信息的能力。考虑到当前网络上的信息良莠不齐，以及众多推荐算法主要追求流量，有时甚至会有误导性或虚假信息的传播。不加选择地接受这些信息很可能导致被误导和情绪不稳；其次，要增强对自身情绪的感知。外部环境通过刺激我们的感官，在不经意间影响我们的情绪。仅当我们清楚地认识到自己正在经历的情绪时，我们才能有效地管理它。最后，要选择合适的方式表达情绪。

　　五、结语

　　基于用户画像的个性化推荐在电子商务、图书馆、农业、医疗健康及其他领域都得到了应用，同时也带来了一些挑战（问题）。为应对挑战，运营商应当协调工具理性与价值理性，注重对正面价值观的推广与弘扬，同时主动担负起社会责任，致力于人的成长和发展；用户个人也要提升信息消费过程中的素养及情绪管理能力，共同营造积极健康的网络生态环境。快速、精准及定制化的信息分发充分展现了算法推荐的工具理性。然而，这仅仅突显了算法推荐作为一种信息分发机制的适当性与执行效果，并不意味着算法推荐是百利而无一害的。其在造福人类的同时，也带来了许多弊端，只有认识到这一点，在享受着它带来的便利的同时，有意识地克服其弊端，才有可能让算法推荐更好地造福人类。

　参考文献：

　　[1]中国互联网络信息中心发布第46次《中国互联网络发展状况统计报告》[J].国家图书馆学刊，2020，29（6）：19.

　　[2]中国互联网络信息中心发布第50次《中国互联网络发展状况统计报告》[J].国家图书馆学刊，2022，31（5）：12.

　　[3]冷亚军，陆青，梁昌勇.协同过滤推荐技术综述[J].模式识别与人工智能，2014，27（8）：720-734.

　　[4]刘锋华，龚文辉.基于用户画像的个体行为数据智能推荐系统设计[J].信息与电脑（理论版），2 022，34（20）：114-116.

　　[5]徐立萍，何丹，陆元文.基于用户画像的智能推荐研究以抖音APP为例[J].传媒，2022（12）：53-56.

　　[6]余传明，田鑫，郭亚静，等.基于行为-内容融合模型的用户画像研究[J].图书情报工作，2018，62（13）：54-63.

　　[7]金燕，孙佳佳.基于用户画像的UGC质量预判模型[J].情报理论与实践，2019，42（10）：77-83.

　　[8]王宪朋.基于视频大数据的用户画像构建[J].电视技术，2017，41（6）：20-23.

　　[9]洪亮，任秋圜，梁树贤.国内电子商务网站推荐系统信息服务质量比较研究以淘宝、京东、亚马逊为例[J].图书情报工作，2016，60（23）：97-110.

　　[10]吴剑云，胥明珠.基于用户画像和视频兴趣标签的个性化推荐[J].情报科学，2021，39（1）：128-134.

　　[11]尹婷婷，曾宪玉.用户画像视角下数字图书馆个性化信息服务建模与分析[J].新世纪图书馆，2020（4）：57-61.

　　[12]王大阜，邓志文，贾志勇，等.基于用户画像的高校图书馆个性化图书推荐研究[J].河南师范大学学报（自然科学版），2022，50（3）：95-103.

　　[13]王茹芳，宁璐.基于用户画像的图书馆推荐系统研究[J].图书馆建设，2020（S1）：100-102.

　　[14]李晓敏，熊回香，杜瑾，等.智慧图书馆中基于用户画像的图书推荐研究[J].情报科学，2021，39（7）：15-22.

　　[15]周聪，刘双，张德林.场景五力视角下基于用户动态画像的精准推荐服务研究[J].图书馆学研究，2021（19）：65-72.

　　[16]王东亮，罗雨舟，杨友清，等.国内图书馆用户画像研究综述[J].新世纪图书馆，2020（2）：87-92.

　　[17]石毅.基于用户画像的农业科技期刊推荐系统研究[D].长沙：湖南农业大学，2017.

　　[18]甄珠米，王莲芝，张彦娥.基于Web日志和协同过滤算法的水产养殖信息推荐[J].农业工程学报，2 017，33（S1）：260-265.

　　[19]白宇.基于用户画像的农业信息个性化推荐系统研究[D].大庆：黑龙江八一农垦大学，2021.

　　[20]鞠沁怡，林哲涵，陈建平，等.大数据时代构建“患者画像”的机遇与挑战[J].江苏卫生事业管理，2 0 21，32（9）：1140-1142.

　　[21]韩梅花，赵景秀.基于“用户画像”的阅读疗法模式研究以抑郁症为例[J].大学图书馆学报，2017，35（6）：105-110.

　　[22]刘丹，张兴刚，任淑敏.基于用户画像的高校图书馆阅读疗法模式[J].中华医学图书情报杂志，2018，27（7）：68-71.

　　[23]陈晓娜.基于用户画像的高校图书馆阅读疗法服务模式研究[J].江苏科技信息，2020，37（17）：24-26.

　　[24]苏明亮，王士泉，李伟.基于主动健康访问技术的医养结合智能综合服务管理平台研究[J].医疗卫生装备，2 019，40（6）：31-35.

　　[25]魏玲，郭新悦.融合用户画像与协同过滤的知识付费平台个性化推荐模型[J].情报理论与实践，2021，44（3）：188-193.

　　[26]刘子瑞.基于用户画像的知识付费产品推荐研究[D].哈尔滨：黑龙江大学，2021.

　　[27]尹婷婷，龚思怡，曾宪玉.基于用户画像技术的教育资源个性化推荐服务研究[J].数字图书馆论坛，2 019（11）：29-35.

　　[28]喻国明，方可人.算法型内容推送会导致信息茧房吗?基于媒介多样性和信源信任的一项实证分析[J].山东社会科学，2020（11）：170-174+169.

　　[29]方旭，全凤林.数字技术嵌入网络舆情的生成图景与风险治理[J].中国应急管理科学，2024（1）：37-49.

　　[30]岳楠.青少年情绪管理能力现状及培养对策研究[J].北京青年研究，2023，32（3）：108-112.