基于用户信息行为的图书馆服务质量研究

图书馆用户行为分析与需求调研的方法与应用一、引言图书馆是知识的宝库，为读者提供学习、研究和娱乐的场所。

为了更好地满足用户的需求，提高服务质量，图书馆需要进行用户行为分析与需求调研。

本文将介绍图书馆用户行为分析与需求调研的方法与应用。

二、用户行为分析的方法与应用1. 数据收集用户行为数据收集是用户分析的基础，常用的数据收集方法包括问卷调查、访谈、观察和统计分析。

问卷调查可以通过设计针对用户行为和需求的问卷，收集用户的信息和反馈。

访谈可以深入了解用户的行为动机和需求。

观察可以通过直接观察用户在图书馆的行为，了解他们的阅读习惯和借阅行为。

统计分析则通过对图书馆系统中的数据进行分析，如读者借阅记录、图书流通情况等。

2. 数据分析通过对收集到的数据进行分析，可以了解用户的行为特征和需求模式。

例如，通过问卷调查和访谈可以了解用户对图书馆空间、服务质量和资源种类的需求；通过观察用户行为可以了解用户在图书馆的阅读习惯和借阅偏好；通过统计分析可以了解不同用户群体的阅读偏好和借阅行为。

3. 用户画像与群体分析用户画像是对用户进行特征描述和分析，以便更好地了解用户的需求和行为模式。

通过用户行为数据的分析，可以将用户划分为不同的群体，如学生用户、教师用户、研究人员用户等。

对不同群体的用户进行分析，可以更有针对性地满足他们的需求。

4. 数据可视化与报告呈现将用户行为数据进行可视化处理，可以更直观地展示用户的行为特征和需求模式。

通过数据可视化，可以生成图表、报告等形式，向管理者、决策者和服务人员汇报用户行为分析的结果和建议，并提供相关的决策支持。

三、需求调研的方法与应用1. 用户需求调研方法为了了解用户的需求，图书馆可以采用多种调研方法。

与用户进行面对面的访谈是了解用户需求的重要方法之一。

通过访谈，可以了解用户的需求痛点、改进建议和期望等。

此外，还可以通过小组讨论、焦点小组等形式进行需求调研，以获取更多的用户反馈和建议。

2. 社交媒体分析随着社交媒体的快速发展，越来越多的用户在社交媒体平台上表达对图书馆的需求和意见。

图书馆读者行为研究与数据分析在数字化时代的今天，图书馆不再只是传统的纸质书籍资源聚集地，而是成为了信息获取与知识共享的重要场所。

随着人们对知识的需求越来越高，图书馆也开始关注读者行为的研究和数据分析，以满足读者的需求并提供更好的服务。

一、图书馆的读者行为研究1. 读者行为的定义与范围图书馆的读者行为涵盖了读者在图书馆内的一系列活动，包括信息查找、图书借阅、阅读习惯等方面。

通过研究读者行为，图书馆可以了解读者的需求和兴趣，进一步提供个性化的服务。

2. 读者行为研究的方法读者行为研究可以采用多种方法，例如观察法、问卷调查、访谈等。

观察法可以通过观察读者在图书馆内的行为和活动来获取数据，问卷调查可以收集读者对图书馆服务的满意度和建议等信息，而访谈则可以深入了解读者需求的细节。

3. 读者行为研究的意义通过研究读者行为，图书馆可以了解读者的偏好和需求，进而有针对性的提供更好的服务。

比如，通过分析读者在馆内的活动轨迹，可以优化图书馆的布局设计，提升读者的浏览和借阅体验；通过了解读者的信息查找行为，可以改进图书馆的信息组织和检索系统，提高读者获取信息的效率。

二、图书馆的数据分析1. 数据收集与整理图书馆需要收集和整理各类数据，如读者借阅记录、图书馆流量统计、读者留言反馈等，以支持后续的数据分析工作。

这些数据可以通过图书馆管理系统、自助借阅设备等进行收集和记录。

2. 数据分析的方法和技术图书馆的数据分析可以采用数据挖掘和机器学习等技术，帮助挖掘大量数据背后的信息和规律。

例如，通过对读者借阅记录的分析，可以发现读者的兴趣偏好，从而为图书采购提供参考；通过对图书馆流量统计的分析，可以了解图书馆的繁忙时段，优化人员配置和服务安排。

3. 数据分析的意义与应用图书馆的数据分析有助于了解图书馆的运行情况和服务效果，从而提供决策支持和改进方案。

同时，通过数据分析还可以发现一些隐藏的问题和机会，进一步提升图书馆的服务水平。

例如，通过分析读者对电子资源的使用情况，图书馆可以根据需求增加相应的订阅资源，提供更多的在线阅读选择。

图书馆数字化阅读行为与用户行为分析随着信息技术的迅速发展，图书馆也逐渐将纸质文献转变为数字化资源，为读者提供了更便捷的阅读方式。

数字化阅读的兴起不仅改变了读者的阅读行为，也对图书馆的服务模式和资源管理提出了新的要求。

本文将对图书馆数字化阅读行为与用户行为进行分析，探讨其带来的影响和挑战。

一、数字化阅读行为的特点数字化阅读是指通过电子设备或互联网获取、阅读和搜索文献信息的行为。

与传统纸质阅读相比，数字化阅读具有以下几个特点：1. 时空灵活性增强：通过数字化设备，读者可以在任何时间、任何地点进行阅读，不再受到图书馆开闭馆时间的限制。

2. 多媒体融合：数字化资源可以同时包含文字、图片、音频、视频等多种形式的信息，使阅读更加多样化和丰富。

3. 检索与搜索便捷性：数字化阅读使得读者可以通过关键词搜索所需的文献，帮助他们快速准确地获取信息。

4. 个性化阅读体验：数字化阅读可以根据读者的兴趣偏好进行定制化，提供推荐和个性化服务。

二、数字化阅读行为对图书馆的影响1. 资源管理的变革数字化资源的引入使得图书馆需要进行数字化资源的选购、组织和管理，以便更好地满足读者的需求。

同时，由于数字资源的通用性，图书馆可以加强与其他机构合作，共享数字化资源，实现资源共享与互补。

2. 服务模式的转变数字化阅读的兴起使得图书馆的服务模式发生了重大的变革。

图书馆不再仅仅是一个书籍借阅的场所，而是提供了数字化阅读、信息检索、学术交流等多种服务。

图书馆需要提供便捷的数字化阅读环境，开设电子资源检索和使用培训等服务，提升读者对图书馆的满意度。

3. 用户行为的调整数字化阅读的普及使得读者的阅读行为发生了一定的调整。

读者在数字化阅读中更注重信息获取的速度和效率，同时也更加注重阅读的便捷性和个性化体验。

图书馆需要根据读者的需求调整服务策略，提供更多的数字化资源和服务，在满足读者需求的同时推动其深入阅读和学习。

三、用户行为数据的分析与应用为了更好地理解读者的数字化阅读行为和需求，图书馆可以通过数据分析技术获取用户行为数据，并将其应用于图书馆的服务和决策中。

基于大数据技术的高校图书馆服务优化研究随着大数据技术在各行各业的广泛应用，对于高校图书馆的管理和服务也提出了新的挑战和机遇。

高校图书馆作为学术信息资源的集中地，其服务质量对于学校教学科研和学生学习都有着重要的影响。

利用大数据技术对高校图书馆服务进行优化研究，将有助于提升图书馆服务水平，满足师生需求，推动高校信息化建设和智慧校园建设。

一、大数据技术在高校图书馆中的应用现状1.数据采集与管理高校图书馆每天都会有大量的读者借阅和查询行为产生数据，包括图书借还记录、查询记录、阅读时长等。

通过大数据技术，这些数据可以被采集、管理和分析，形成图书馆用户的行为画像，为图书馆提供更精准的服务。

2.智能推荐系统通过大数据技术，可以对读者的阅读行为和借阅偏好进行分析，建立智能推荐系统。

读者在借书、查询书籍时，系统可以根据其阅读历史和兴趣爱好，推荐相关的图书和文献，提高图书馆资源利用率。

3.服务质量评估利用大数据技术，可以对图书馆的服务质量进行评估，包括借阅速度、图书种类丰富程度、空间利用率等方面，为图书馆的运营管理提供科学依据。

二、基于大数据技术的高校图书馆服务优化策略1.个性化服务通过分析大数据，可以为不同类型的读者提供个性化的服务。

对于研究生用户，可以提供专门的学术期刊推荐服务；对于本科生用户，可以推荐与其所学专业相关的图书资料。

2.实时监控与调整借助大数据技术，可以实时监控图书馆的读者借阅情况和馆藏资源利用情况，及时调整图书位置、书籍订购和服务流程，提高服务效率。

3.资源配置优化通过大数据分析，可以对图书馆的馆藏资源进行精准定位和管理，避免资源的闲置和浪费，同时对于热门资源可以进行适度扩充和流通，以满足读者需求。

三、基于大数据技术的高校图书馆服务优化案例分析以某高校图书馆为例，利用大数据技术对图书馆服务进行优化，在用户体验、资源利用和服务效率等方面取得了显著成效。

2.实时座位监控系统图书馆引入大数据技术，利用传感器监测座位的使用情况，通过数据分析得出不同时间段和不同区域的座位利用率，进而调整座位的布局和使用规则，使得座位资源得到最大化利用。

图书馆工作中的用户研究与需求分析图书馆作为传播知识、服务读者的重要场所，在数字化时代面临着新的挑战和机遇。

为了更好地满足用户的需求，图书馆需要进行用户研究与需求分析。

本文将从用户群体、研究方法、需求分析等角度，探讨图书馆工作中的用户研究与需求分析。

一、用户群体图书馆的用户群体非常广泛，包括学生、教师、研究人员、社区居民等。

不同群体的信息需求和使用行为存在差异，因此在用户研究中需要考虑不同用户群体的特点。

1. 学生：学生是图书馆的主要用户群体之一，他们多数时候需要通过图书馆来获取学习资料和文献。

他们对图书馆的要求主要包括书籍数量、资源丰富度和方便借还等方面。

2. 教师：教师主要关注学术研究和教学需要，他们常常需要获取最新的研究成果和教学资源。

他们对图书馆的要求更多地关注于图书馆提供的学术期刊、数据库和研究支持等方面。

3. 研究人员：研究人员需要进行深入的学术研究，对于图书馆的需求主要集中在学术论文、数据库和研究工具等方面。

4. 社区居民：图书馆也是社区居民获取知识和文化的重要场所，他们对图书馆的要求主要包括提供丰富的文化活动、阅读推广和社区服务等方面。

二、研究方法为了了解用户的需求，图书馆可以采用多种研究方法，如问卷调查、访谈和观察等。

下面将介绍一些常用的研究方法。

1. 问卷调查：通过设计问卷并发放给用户，收集用户对图书馆服务和资源的满意度、需求和建议等信息。

问卷可以包括开放性问题和封闭性问题，能够较为全面地了解用户的需求。

2. 访谈：通过与用户进行面对面的访谈，深入了解用户的需求和使用体验。

访谈可以采用个人访谈和小组讨论的方式，获取用户更具体、个性化的需求信息。

3. 观察：通过观察用户在图书馆内的行为和使用情况，了解用户的需求和行为习惯。

观察可以采用实地观察和视频记录等方式，对用户行为进行客观分析。

三、需求分析通过用户研究，图书馆可以获取到用户的需求信息。

在需求分析阶段，需要对用户需求进行整理和归纳，明确用户的核心需求，并结合图书馆的实际情况进行需求优先级的确定。

图书馆的用户行为分析与数据挖掘近年来，随着科技的不断进步与发展，图书馆已经不再是传统的书籍借阅场所，而成为了一个信息资源中心。

在这个数字化的时代，图书馆的用户行为分析与数据挖掘变得至关重要。

通过对用户行为的深入分析，图书馆能够更好地满足用户需求，提供更个性化的服务。

一、用户行为分析的意义与目的用户行为分析是一种通过研究用户在图书馆平台上的行为来了解用户需求和习惯的方法。

通过分析用户行为，图书馆可以从多个维度收集用户数据，包括用户借阅记录、查询记录、阅读时间、关注书目等等。

这些数据可以帮助图书馆更好地了解用户行为，从而制定相关策略和服务改进方案。

用户行为分析的目的主要有以下几个方面：1.了解用户需求：通过分析用户的借阅和查询记录，可以了解用户对哪些主题或领域感兴趣，从而为用户提供更加个性化的服务。

2.改善馆藏建设：通过分析用户的借阅数据，可以了解哪些书籍受欢迎，哪些书籍相对冷门，从而指导馆藏的维护与更新。

3.提供个性化推荐：通过分析用户的阅读历史和喜好，可以推荐相关主题或类似书籍给用户，提升用户的阅读体验。

4.优化服务布局：通过用户行为分析，可以了解某个时间段用户的借阅峰值以及借阅主题，从而合理安排馆内人员和资源。

二、数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘是一种通过从大量数据中发现有用信息的技术与方法。

在图书馆的用户行为分析中，数据挖掘起到了重要的作用。

1.关联分析：关联分析是一种分析用户借阅和查询记录中的联系的方法。

通过分析用户行为数据，可以找到不同书籍之间的关联性，比如哪些用户喜欢借阅同类型的书籍，从而提供类似书籍的推荐服务。

2.聚类分析：聚类分析是一种将相似的用户归类进行比较的方法。

通过分析用户行为数据，可以将用户划分为不同的群组，从而了解不同群组的借阅行为和兴趣偏好。

3.预测模型：通过建立用户行为的预测模型，可以预测用户未来的借阅和查询行为。

这样，图书馆可以提前准备相关的资源，满足用户的需求。

高校图书馆个性化信息服务研究综述随着互联网技术的不断发展，图书馆的服务也逐渐向数字化、个性化的方向发展。

高校图书馆作为学校教育与研究的重要资源中心，其个性化信息服务已经成为高校图书馆发展的方向之一。

本文将对高校图书馆个性化信息服务研究进行综述，并探讨未来发展趋势。

个性化信息服务是指基于用户需求和偏好进行定制化服务的一种服务模式。

在高校图书馆中，个性化信息服务包括但不限于以下几个方面：1. 文献传递服务。

用户在图书馆搜索相关文献时，可以选择个性化的文献传递服务，将符合自己需求的文献传递到自己的邮箱或者个人文献管理系统中，提高文献获取效率。

2. 馆藏查询服务。

用户可以通过高校图书馆提供的馆藏查询服务，在不同场景下查询到自己需要的图书馆馆藏资料。

比如，通过电子资源检索系统查询到具体的数据库或期刊，或者通过在线预约系统查询到馆藏书籍的可借阅情况等。

3. 个性化推荐服务。

高校图书馆可以通过数据分析技术，根据用户的阅读记录、搜索记录等信息为用户提供个性化书目推荐服务。

推荐的书籍可以基于对用户读者类型、阅读兴趣、学科特长等维度进行推荐。

1. 国内研究现状目前，国内高校图书馆个性化信息服务的研究主要集中在以下几个方面：1.1 图书馆用户需求分析图书馆用户需求分析是开展个性化服务的基础。

通过问卷调查、访谈等研究方法探讨高校图书馆用户的需求与使用习惯，以及用户对各种服务模式的认知与接受程度。

1.2 个性化检索算法研究基于数据挖掘技术的个性化检索算法研究，通过对用户阅读行为等信息进行分析，提高文献相关性的判断效率，为用户提供更为个性化的文献推荐服务。

研究成果主要以算法优化、效果评估等方面为主。

1.3 个性化推荐系统开发针对图书馆馆藏资源的信息推荐服务，开发了一些个性化推荐系统。

这些系统主要基于协同过滤、机器学习等算法，通过挖掘大量的用户行为数据，为用户提供符合他们兴趣爱好的文献、数据库等资源推荐。

2.1 个性化信息服务的概念与实践国外研究者首先从概念上对个性化信息服务进行阐释和界定，同时也进行了实践研究，比如通过问卷或者访谈的方式了解用户需求和接受程度，从而在此基础上提供高校图书馆个性化信息服务。

不断变化的用户需求是服务机构进行创新的内在驱动力，因此掌握用户的需求是图书馆可持续发展的前提。

对用户获取信息的行为进行调查，能够反映出用户对图书馆资源及服务的使用及需求情况。

为此，笔者对本校的本科生和研究生用户进行了“关于文献资料获取行为”的问卷调查，调查内容主要涵盖用户对各种信息产品的使用情况、用户对各种服务渠道的利用情况以及用户对图书馆各种信息服务策略的认可情况。

1研究设计问卷调查法是图情研究领域常见的研究方法，通常的问卷多是从各馆自身的资源和服务出发进行设计，目的是调查馆藏资源被利用的情况和读者对各项服务的满意程度，其着眼点是自身的产品[1-7]。

笔者从用户角度出发设计问卷，目的是了解本校用户需要的资源与服务有多少是从本校图书馆获得的以及获取的途径，分析不能从本校图书馆获得的原因是什么，其着眼点是服务对象如何使用信息产品。

从“图书馆能够提供的资源和服务”中分离出其中已经被用户了解的部分，再判断出其中用户所需要的部分，并调查用户从馆外获取资源的情况，从服务对象的使用角度进行研究，尝试了一种新的研究思路（图1）。

图1本次调查共发放问卷201份，回收有效问卷196份，覆盖全校各院系、各年级学生用户。

其中本科生占54.3%，博士和硕士研究生占45.7%，调查结果基本上反映了本校学生用户群体获取信息资料行为的现状。

针对问卷设计的每一问题，采取多项选择的方法，使用户不受某一特定概念的限制，提高了问卷的有效性和回收率，增强了数据的真实性、可用度，为较好地利用数据、合理分析数据奠定了良好的基础。

根据“关于文献资料获取行为”的问卷调查结果，笔者从信息产品、服务渠道、服务策略3个维度8个指标对高校图书馆学生用户群体的信息获取行为进行分析（表1），以期通过分析结果，重新整合设计图书馆的信息产品、拓宽服务渠道、调整服务策略，一方面主动提高图书馆的信息服务水平，满足用户需求，为学校的教学科研提供有力支撑；另一方面引导用户从知识、意识、技术3个层面培养良好的信息行为习惯，提高现有信息产品的使用率，使用户无论在学习阶段还是毕业后的工作中都能拥有良好的信息素质，成为适应信息社会发展的人才。

大数据视域下高校图书馆用户行为分析与研究【摘要】本文基于大数据视角，对高校图书馆用户行为进行分析与研究。

引言部分介绍研究背景和研究意义，探讨大数据在高校图书馆中的应用。

正文部分包括用户行为分析方法、用户行为特征分析、用户行为预测模型和用户行为改进策略。

通过对用户行为数据的深入分析，揭示出用户行为特征及规律，并构建用户行为预测模型，为图书馆提供决策支持。

结论部分总结研究成果，探讨未来研究方向，展望大数据在高校图书馆用户行为研究的发展前景。

本研究将为高校图书馆提供有效的用户服务和管理策略，促进图书馆的信息资源利用效率和服务质量的提升。

【关键词】大数据、高校图书馆、用户行为分析、用户行为特征、用户行为预测、用户行为改进、研究成果、未来方向1. 引言1.1 研究背景高校图书馆作为学术资源的主要承载机构，在高校教学科研和学术交流中扮演着不可或缺的角色。

随着信息化建设的不断深入，图书馆服务也逐渐向数字化、智能化转变。

在这一背景下，大数据技术的应用已经逐渐渗透到高校图书馆管理之中。

大数据的兴起为高校图书馆提供了全新的管理思路和工具，使得图书馆能够更精准地了解用户需求，提升服务质量。

目前国内针对高校图书馆的用户行为研究仍相对薄弱，缺乏系统性和深入性的探讨。

用户行为数据蕴含着信息需求、学术偏好、学习习惯等方面的信息，在大数据视域下进行分析与研究有助于高校图书馆更好地为用户提供个性化的服务。

对高校图书馆中用户行为进行深入研究，探讨其特征、规律以及潜在的问题，具有重要的理论和实践意义。

本文旨在通过大数据技术，对高校图书馆用户行为进行全面深入的分析，为高校图书馆提供更加科学有效的管理策略和服务优化方案。

1.2 研究意义在大数据时代，高校图书馆作为学术信息资源的集中地，采集到了海量的用户数据。

对这些数据进行分析，可以深入了解用户行为规律，为图书馆提供更有针对性的服务和管理策略。

研究高校图书馆用户行为，可以为图书馆建设和运营提供重要参考依据，提升用户满意度和使用率。

图书馆工作中的用户研究与需求分析文献查询便捷性是图书馆服务中的重要一环。

用户研究和需求分析是为了更好地满足读者的信息需求，提供更高质量和满足度的图书馆服务。

本文将探讨图书馆工作中的用户研究与需求分析，从用户研究的目的、方法和实施中的问题等方面进行论述。

一、用户研究的目的用户研究旨在了解读者群体的信息需求、信息行为和信息使用习惯，以便图书馆根据不同用户的需求提供个性化的服务。

用户研究的目的包括但不限于以下几个方面：1.了解用户的信息需求：通过调查问卷、访谈等方式，了解用户个体和群体的信息需求，包括对不同主题和领域的需求。

2.分析用户行为：通过观察用户在图书馆中的行为、搜索记录等，分析用户在查询、检索和阅读过程中的行为特征，以发现用户的信息行为模式。

3.评估现有服务的满意度：通过用户满意度调查等方式，了解用户对现有服务的评价和建议，为图书馆的服务改进提供依据。

二、用户研究的方法用户研究可以采用多种方法，包括问卷调查、个别访谈、焦点小组讨论等。

以下是几种常用的用户研究方法：1.问卷调查：通过编制问卷，向大量用户发放并收集数据。

问卷中的问题应涵盖读者的基本信息、信息需求、使用偏好等。

问卷调查能够快速获取大量数据，但需要保证问卷设计的科学性和可信度。

2.个别访谈：选择一些具有代表性的读者进行面对面的深度访谈，了解他们的信息需求、阅读习惯等。

个别访谈可以获取详尽的个体经验，但受样本选择的限制，结果可能不具备普适性。

3.焦点小组讨论：选择一些具有代表性的读者组成一个小组，通过讨论获取他们的共同需求和观点。

焦点小组讨论可以促进参与者之间的互动和碰撞，有助于发现一些隐藏的需求。

三、用户研究中的问题1.样本的代表性：图书馆服务面向广大读者群体，如何选择有代表性的样本进行用户研究是一个重要的问题。

样本的分布是否均匀且具备代表性，直接关系到研究结果的可靠性和可推广性。

2.数据的分析和应用：对于收集到的数据，如何进行分析并将结果应用到图书馆的服务中也是一个关键问题。

图书馆学中的用户行为分析与个性化推荐近年来，随着信息技术的迅猛发展，图书馆学领域也面临了前所未有的挑战和机遇。

传统的图书馆已经不再是一个只提供图书借阅服务的地方，而是逐渐转变为一个信息资源的中心，为用户提供各种形式的知识服务。

在这个变革的过程中，用户行为分析和个性化推荐成为了图书馆学研究的热点。

用户行为分析是通过对用户在图书馆使用信息资源的行为进行统计和分析，以了解用户的需求和行为模式，从而为图书馆提供更好的服务。

通过对用户行为的分析，图书馆可以了解用户的兴趣偏好，优化馆藏资源的配置，提高图书馆的效益。

例如，通过分析用户的借阅记录和检索行为，图书馆可以了解用户对不同类型图书的需求，从而有针对性地购买和推荐图书，提高用户的满意度。

个性化推荐是根据用户的个人特点和兴趣偏好，为其推荐符合其需求的信息资源。

个性化推荐可以提高用户对图书馆的满意度，增加用户对图书馆的使用频率。

通过分析用户的借阅记录、搜索行为以及其他相关数据，图书馆可以利用推荐算法为用户推荐他们可能感兴趣的图书、期刊文章或其他信息资源。

个性化推荐不仅可以提高用户的使用体验，还可以帮助用户发现他们可能没有意识到的信息资源，拓宽他们的知识面。

在进行用户行为分析和个性化推荐时，图书馆需要注意保护用户的隐私。

用户的个人信息和使用数据是敏感的，图书馆应该采取措施确保这些信息的安全性和保密性。

图书馆可以通过匿名化处理用户数据、设置访问权限等方式来保护用户的隐私。

同时，图书馆也应该明确告知用户他们的个人信息和使用数据将被用于用户行为分析和个性化推荐，并征得用户的同意。

除了用户行为分析和个性化推荐，图书馆学中还有许多其他与用户相关的研究课题。

例如，用户信息需求的研究可以帮助图书馆了解用户在不同情境下的信息需求和信息行为，从而为用户提供更加精准的信息服务。

用户参与和用户满意度的研究可以帮助图书馆了解用户对图书馆服务的评价和期望，为图书馆改进服务提供参考。

在未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，图书馆学中的用户行为分析和个性化推荐将会得到更加广泛的应用。