高校图书馆作为校内人员知识来源的最大实体资源库,在提升读者文化素养与阅读能力方面发挥着至关重要的作用。而高校图书馆用户行为复杂,人群庞大,类型多样,若想针对用户准确地推荐资源,需要了解用户特征和类型,而用户画像是了解用户特征和类型的利器。通过获取高校图书馆用户数据,提取其中特征进行聚类组成的“用户画像”,不仅再现了读者的样貌,而且是挖掘阅读需求与价值、进行用户细分、实施精准推荐及其他活动的基础。本研究从高校图书馆视角出发,利用文献研究法、问卷调查法、统计分析法以及实证研究法四种方法,通过搜集、鉴别、整理现有文献资料,设计调查问卷,收集高校图书馆用户个人基本信息与阅读行为信息,对高校图书馆用户画像和精准阅读推荐进行了理论和实证研究。研究围绕高校图书馆用户画像数据分析和精准阅读推荐的策略选择主要从以下几个方面展开:(1)对用户画像和精准阅读推荐进行界定,对它们的基础理论进行了分析,并介绍了用户画像构建流程和精准阅读推荐服务体系的构成要素,指明了利用用户画像技术进行精准阅读推荐的必要性及意义。(2)设计调查问卷,通过收集高校图书馆用户数据,将数据分为用户基本信息、用户阅读环境、用户阅读行为、用户阅读兴趣、用户阅读评价反馈等5个维度来进行处理分析。(3)利用WEKA技术工具的K均值算法,将每个维度下的数据进行聚类,构建用户标签体系,通过用户群划分构建用户画像。(4)分析用户行为特征和现有阅读推荐存在的问题,并从精准阅读推荐的体系构成要素:阅读推荐对象、阅读推荐方式、阅读推荐文献资源、阅读推荐评价反馈机制、阅读推荐基础设施、阅读推荐组织机构和阅读推荐人才队伍等7个方面分别提出高校图书馆实施精准阅读推荐的策略以及保障措施,为高校图书馆的阅读推荐服务工作提供一些有意义的参考。