跨领域数据挖掘与融合在个性化阅读推广中的应用

摘要：在信息技术迅速发展的背景下，个性化阅读推广已成为图书馆、出版社等机构提升读者服务质量、扩大读者群体的重要手段。然而，以往的个性化阅读推广往往局限于单一领域的数据，难以全面刻画读者的兴趣特征，导致推广效果不尽如人意。跨领域数据挖掘与融合技术的兴起，为解决这一难题提供了新的思路。通过整合来自不同领域、不同来源的用户数据，能够构建更加立体、完善的用户画像，深入洞察用户的阅读偏好、行为习惯等，从而实现精准、高效的个性化阅读推广。因此，本文深入探讨跨领域数据挖掘与融合在个性化阅读推广中的应用思路，以期为相关领域的研究与实践提供参考。

关键词：跨领域数据挖掘与融合 个性化阅读推广 用户画像

随着数字技术的普及，读者的阅读习惯和方式发生了显著变化，传统的一刀切式阅读推广模式已难以满足日益多样化的阅读需求。与此同时，数据技术的发展为精准把握读者兴趣提供了有力工具，如跨领域数据融合技术能够将来自不同源的数据进行有效整合，挖掘技术则能深入剖析这些数据，揭示出隐藏在其中的模式与关联。因此，将这两者结合应用于个性化阅读推广，不仅顺应了技术发展的趋势，更是对读者需求细分的直接回应。

跨领域数据挖掘与融合技术分析

数据挖掘技术。数据挖掘技术是从海量数据中自动发现隐藏模式和知识的方法，其在个性化阅读推广中扮演着至关重要的角色。首先，关联规则挖掘通过分析用户的阅读历史和行为数据，发现不同图书、主题、作者之间的关联关系，从而为用户推荐相关度高的阅读资源。其次，聚类分析则利用用户人口统计特征、阅读兴趣等多维数据，将用户划分为不同的群组，每个群组内部用户的阅读偏好相似，据此可以进行群组化的个性化阅读推广。再次，分类预测是根据用户历史阅读数据构建分类模型，预测用户对新书的喜好程度，进而推荐用户可能感兴趣的图书。最后，序列模式挖掘通过分析用户的阅读序列，发现用户阅读行为的时序规律，据此可以在不同阅读阶段为用户推荐合适的图书。[1]值得注意的是，上述数据挖掘技术并非孤立存在的，而是可以相互结合、相互补充，形成完整的个性化阅读推广解决方案。例如，可以先通过聚类分析将用户划分为不同群组，再在每个群组内应用关联规则挖掘、分类预测等技术，实现更加精细化的个性化推荐。此外，跨领域数据的引入也为数据挖掘技术的应用提供了新的机遇，通过融合社交网络、购物网站等多源数据，能够更全面地刻画用户画像，提升个性化阅读推广的效果。

数据融合技术。数据挖掘技术是跨领域数据分析与融合的重要基础，其目的是将来自不同来源、不同格式、不同特征的数据进行有效整合，形成一致、准确、全面的数据表示。根据数据的同质性，数据融合技术可分为同构数据融合和异构数据融合两大类。其中，同构数据融合处理的是具有相同模式、相同语义的数据集，通过实体对齐、冲突检测等方法，识别不同数据源中的重复实体，消除数据冗余和不一致性，提高数据质量。而异构数据融合面向的是模式、语义各不相同的数据集，需要通过模式匹配、本体映射等技术，建立不同数据源之间的语义关联，实现数据的互操作和集成。无论是同构还是异构数据融合，都需要运用自然语言处理、机器学习等人工智能技术，解决数据理解、数据清洗、数据转换等问题。[2]由此可见，数据融合技术的发展，将不同来源的数据无缝整合，为个性化阅读推广等多样化应用提供了更加全面且强大的数据支撑。

基于跨领域数据挖掘与融合的个性化阅读推广的必要性

跨领域数据挖掘与融合在个性化阅读推广中的应用已成为大势所趋，其必要性主要体现在以下几方面。首先，单一领域的数据往往无法全面刻画用户的阅读偏好。用户作为复杂的社会个体，其兴趣爱好是多元、多变、多层次的，仅依赖于阅读平台本身的数据难以洞察用户的真实需求。例如，一个在阅读APP上浏览经济学著作的用户，可能在新闻APP上关注房地产动向，在问答平台上求助家庭理财难题。只有跨领域整合这些数据，才能准确把握该用户的财经阅读需求。其次，跨领域数据融合是发现用户潜在阅读兴趣的利器。用户的显性阅读行为只是冰山一角，海量跨领域数据中往往蕴藏着更多阅读兴趣的线索。以一个频繁观看第二次世界大战纪录片的用户为例，虽然其很少阅读军事历史类图书，但通过挖掘其在影视平台上的观影记录、在军事论坛上的互动行为等，可以推断其对军事历史主题的书籍也可能感兴趣。最后，跨领域数据融合为个性化阅读推广创造了更多可能。在图书领域与其他领域的知识链接日益紧密的当下，跨界营销已成为吸引读者眼球的有效途径。例如，当影视剧《三体》引发科幻热潮时，图书推广可借力影视数据，向观看过该剧的用户精准推送《三体》原著及相关科幻图书；当考古热迎来最高峰时，图书推广可结合社交媒体数据，向关注过良渚古城遗址话题的用户推介相关考古学著作。总之，在大数据时代下，跨领域数据挖掘与融合已不再是锦上添花，而是个性化阅读推广的必由之路。唯有拥抱多元数据，跨界融合知识，个性化阅读推广才能突破数据孤岛的桎梏，为每一位读者奉上私人定制的阅读盛宴。

基于跨领域数据挖掘与融合的个性化阅读推广路径

构建多视图用户画像。构建多视图用户画像是实现个性化阅读推广的关键一步，其目标是从不同维度刻画用户特征，形成丰富、立体、动态的用户表征。首先，用户属性数据和行为数据是构建用户画像的基础。[3]读书平台通过收集用户的注册信息（如年龄、性别、职业等）、阅读历史（如阅读时长、阅读频率、阅读类别等）、交互行为（如点赞、评论、分享等），可以构建结构化的用户属性画像和行为画像。其次，单一领域数据难以完整描绘用户偏好，需结合跨领域数据，以更精准、多维度地构建用户兴趣模型。例如，某个对金融投资感兴趣的用户，除了分析其在阅读APP上的财经类书籍阅读记录，还可以挖掘其在股票交易APP上的交易数据、在财经新闻APP上的浏览历史等，挖掘出用户对具体金融产品、投资策略的偏好，生成更加全面的用户画像。最后，用户画像需要随着用户行为的变化而动态更新，这就需要构建实时更新机制，定期从各数据源获取增量数据，使用增量学习算法对用户画像进行迭代优化，同时引入遗忘机制淘汰过期的用户兴趣标签。例如，某用户在近期大量阅读育儿类图书，那么“新手父母”这一标签就应该被添加到用户画像中。只有在多视图、跨领域、动态更新的基础上构建用户画像，才能洞察用户不断变化的阅读需求，为个性化阅读推广奠定扎实的用户理解基础。

创建知识关联图谱。创建知识关联图谱是个性化阅读推广的基石，其目的在于挖掘图书知识与多领域知识间的内在联系，形成全面、立体、有机的知识表示。首先，挖掘图书属性数据与其他领域数据是知识关联图谱构建的基础。具体而言，不仅要提取图书的结构化属性（如书名、作者、出版社等），还需深入分析图书内容，运用自然语言处理、知识抽取等技术，挖掘蕴含其中的实体、概念、主题等知识要素，同时引入其他领域（如百科、新闻、社交媒体等）的知识库，拓展知识的广度和深度。其次，在多源异构知识聚合的基础上，需进一步构建多层次、多粒度的知识关联图谱。这要求从不同视角、不同尺度组织知识，形成从细粒度实体到高层次概念的知识结构。[4]例如，图书知识可以形成“人物—作品—主题”的层次关系，而跨领域知识则可形成“作者—机构—事件”的关联网络。最后，知识关联图谱的关键在于实现多维度、跨领域的知识关联发现。以图书与其他领域实体的关联为例，通过分析《史蒂夫·乔布斯传》这本书的内容，可以发现其与苹果公司、iPhone、创新精神等领域知识的紧密联系；同时结合乔布斯的语录、演讲等外部知识，还可以挖掘出其与演讲艺术、领导力等个人能力发展领域知识的潜在关联。通过这种多维度、跨领域的关联分析，个性化阅读推广可以充分利用用户兴趣偏好与图书知识要素的连接，实现更加精准、更具多样性和新颖性的图书推荐。

开发个性化阅读推荐系统。开发个性化阅读推荐系统是实现精准、高效的个性化阅读推广的关键路径。首先，推荐系统的核心在于匹配用户画像与知识图谱，实现用户兴趣特征与图书知识要素的精准映射。具体而言，可基于协同过滤、内容过滤、组合推荐等经典算法，融合用户阅读历史、社交关系、行为序列等多维度数据，结合知识图谱中的语义关联信息，构建个性化推荐模型。其次，用户反馈是优化推荐结果的重要依据。通过收集用户对推荐图书的显式反馈（如评分、点赞等）和隐式反馈（如阅读时长、阅读进度等），可评估推荐效果，并使用强化学习等算法动态调整推荐策略，形成“推荐—反馈—优化”的闭环。最后，个性化推荐需兼顾多样性和新颖性，满足用户短期和长期的阅读需求。以用户的长短期兴趣为例，一个历史爱好者用户近期可能沉浸于秦汉史研究，表现出强烈的短期兴趣，推荐系统应及时捕捉这一兴趣变化，重点推荐秦汉时期的历史著作；但从长期来看，该用户对魏晋南北朝史、唐宋史等也有浓厚兴趣，推荐系统不应只局限于秦汉史，而应扩展视野，适度推荐其他朝代的优质史著，以发现用户潜在的阅读兴趣。再如，对于一个刚开始阅读金融投资书籍的新手读者，推荐系统在满足其短期阅读需求的同时，还可以适当引入经济学原理、投资心理学等相关主题的入门读物，帮助用户构建完整的知识体系，激发其长期学习兴趣。总之，个性化阅读推荐需在精准匹配用户当前兴趣的同时，适度拓宽用户视野，引导用户养成长期阅读习惯。

优化个性化阅读推广策略。优化个性化阅读推广策略是提升推广效果、吸引目标读者的关键举措。首先，推广内容的生成应紧密结合用户画像，实现“千人千面”的个性化传播。具体而言，可根据用户的人口统计学特征、兴趣偏好、阅读习惯等，动态生成个性化的推广标题、推广描述、推广图像等，并嵌入用户感兴趣的关键词、话题标签等元素，提高内容的吸引力和点击率。其次，跨领域热点话题可成为图书推广的强力助推器。通过实时监测社交媒体、新闻热搜等渠道，捕捉当下热议的话题，并巧妙将其与图书内容相连接，可实现图书与其他领域的跨界营销。[5]例如，在“元宇宙”概念方兴未艾之际，推广科幻小说《三体》时可强调其对虚拟世界、数字文明的超前想象，激发读者的阅读兴趣。最后，推广渠道的优化组合是提高推广精准度的有效途径。以针对“90后”历史爱好者推广历史类图书为例，在渠道选择上，可重点布局微博、B站等年轻人聚集的社交平台，通过“历史meme”“脑洞历史小剧场”等喜闻乐见的形式，吸引目标读者的关注；在渠道匹配上，可利用这些平台的精准广告投放功能，根据用户画像实现“千人千面”的定向曝光；在渠道整合上，可联动图书出版方、新媒体“大V”等开展跨平台立体营销，实现推广渠道的多维触达。当推广渠道的选择、匹配、整合达到最优状态时，个性化图书推广就能最大限度地触达心仪读者，以最低的成本实现最佳的转化效果。综上所述，个性化阅读推广策略的优化需从内容生成、话题营销、渠道组合等多方面入手，唯有在洞察用户需求的基础上因人而异、因时而变、因渠道而优化，方能真正实现“千人千面”“万物皆可种草”的个性化推广理念。

结语

综上所述，跨领域数据挖掘与融合技术在个性化阅读推广中的应用，为实现精准、高效、智能的个性化阅读服务开辟了新的途径。通过构建多视图用户画像、创建知识关联图谱、开发个性化推荐系统、优化个性化推广策略等，可以充分挖掘用户阅读兴趣和行为背后的内在联系，为用户提供最契合其需求的阅读资源和服务。展望未来，随着大数据、人工智能等技术的日益成熟，跨领域数据的采集、存储、处理、分析能力将不断提升，知识关联网络也将愈加密集、全面、深入，个性化阅读推广有望达到前所未有的精准化、智能化水平。

本文系中国图书馆学会2024年阅读推广课题项目“基于大数据分析的个性化阅读推广策略研究”（项目编号：2024LSCYDFZZYB041）的研究成果。

参考文献

[1]陈征.阅读推广在新时代“成长”[J].文化产业，2024（20）：70-72.

[2]沙莎.互联网环境下的图书阅读推广服务创新研究[J].时代报告（奔流），2024（05）：98-100.

[3]尧迟月.人工智能时代图书馆智慧阅读推广服务实践分析和启示[J].图书馆研究，2023（06）：11-18.

[4]古奕乐.国家文化数字化战略背景下阅读推广路径研究[J].传播与版权，2023（10）：81-84.

[5]王棪.基于用户画像的图书馆智慧阅读推广服务模式研究[J].江苏科技信息，2022（32）：41-43.