随着人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的兴起,传统图书馆已经不能满足用户多样性、个性化的需求。用户画像是建立在用户数据上的用户模型,能够形象、准确地勾画出图书馆用户属性、用户行为、用户兴趣、用户能力等模型,实现图书馆精准推送、个性化服务、用户兴趣推荐、用户行为预测等精准服务,从而满足用户多样性、个性化的需求。文章梳理了国内外图书馆领域用户画像、其他领域用户画像、国内外图书馆领域精准服务的研究综述,借鉴已有的用户画像模型,结合图书馆的服务情况,构建了图书馆用户画像模型,并以南京大学图书馆为例进行应用探究。文章分为理论研究和实证研究两个部分。前半部分为理论研究,主要梳理了国内外的研究综述,总结了用户画像相关的基础理论,为实证研究奠定了基础;后半部分为实证研究,构建了图书馆用户画像模型,并进行实例探究。具体研究内容包括以下五个章节:第一章绪论部分,介绍了研究背景及研究意义、用户画像和精准服务的概念界定、国内外研究综述、研究内容与研究框架、研究方法与创新之处。用户画像作为实现精准服务的描述工具之一,将其应用与图书馆领域,重新审视图书馆的服务系统,实现精准服务,是图书馆领域新的研究点。第二章基础理论与相关概述,介绍了相关基础理论、用户画像模型、精准服务模式。用户画像标签是用户画像的核心,通常可以分为基本属性标签、社会属性标签、用户行为标签、用户兴趣标签、用户能力标签等多种类别。精准服务的基本模式有触发模式、提供模式等,常见的触发模式有三种,分别是主动式、交互式和定制式。常见的信息提供模式有按需搜索、智能推送、关联查询、个性化推荐等多种。第三章是现状调查,选取了我国七大地理地区的具有代表性的公共图书馆、高校图书馆、儿童图书馆、盲人图书馆和少数民族图书馆五类图书馆作为调查对象,通过访问这些图书馆的官网和微信来了解它们精准服务的现状。第四章模型构建部分,借鉴其它领域已有的用户画像模型,结合图书馆的服务情况,构建了包括资源层、数据层、存储层、处理层、模型层、应用层的图书馆用户画像模型框架图,并详细分析了层与层间的联系以及每个结构层中涉及的内容,构建了图书馆个人用户画像和群体用户画像。第五章应用探究部分,以南京大学图书馆为例,借助python编程语言进行数据处理和可视化展示,从相似用户推荐、用户兴趣推荐、用户行为预测等方面实现了图书馆精准服务。在此基础上,文章也进一步提出了五点图书馆精准服务的应用建议。第六章结语部分,归纳总结了文章的研究结论、研究不足和研究展望。