互联网、云计算、物联网等技术的飞速发展,我们已经从IT（Information Technology,信息技术）时代进入了DT（Data Technology,数据技术）时代,数据成为各行各业研究的重要生产要素,是各学科研究的重要知识基础,也成为了数字图书馆创新变革的新动能。用户画像作为理解目标用户、具化用户形象、明确服务目标的一项工具,广泛应用在解读用户需求、实现精准服务中。用户需求是数字图书馆发展的根本,数字图书馆构建用户画像获取用户全样本数据,精准了解用户的现实需求、潜在需求及未来需求,并以可视化的方式显示用户的偏好,在与用户点对点的交互中实现数字图书馆资源和服务的精准匹配^[1]。本文通过用户画像转变数字图书馆服务视角,从用户角度重新规划发展战略,帮助数字图书馆服务供给侧从“粗放型”向“精准型”转变,实现数字图书馆精准推荐服务的创新。本文在用户画像视角下,以创新数字图书馆精准推荐服务体系为目标,按照从理论基础到模型构建再到实证研究的流程,综合运用定性和定量的分析方法,从以下几个方面展开了研究:首先,综合信息时代向数据时代转型的背景,以及梳理用户画像、数字图书馆精准推荐服务的国内外研究现状,阐述用户画像、数字图书馆精准推荐服务等相关概念,探讨了本文研究的意义和价值,为后文体系构建和实证分析提供理论依据。其次,将用户画像置于数字图书馆的特定领域中,从需求分析和层次分析两个方面对数字图书馆用户画像进行解读,提出数字图书馆用户画像的必需性,从接触点数据层—标签体系层—方案产出层分析了数字图书馆用户画像的分层架构,进而阐述了用户画像在精准服务中的功能,包括整合用户行为数据、精准定位目标用户和辅助精准推荐服务,作为数字图书馆精准推荐服务创新的基础。再次,在数字图书馆用户画像的基础上创新数字图书馆精准推荐服务体系。根据内容精准化、定位精确化、功能用户化、平台智能化的创新要求,结合用户、基础数据和画像建模的构成要素,从数据模块、推荐模块和用户模块对数字图书馆精准推荐服务进行层级解构,在积累用户数据—挖掘用户数据—分析用户数据—利用用户数据的层层递进中实现数字图书馆精准推荐服务创新。最后,选取数字图书馆用户在特定场景下的数据,利用聚类技术实现用户画像的结果展示,结合聚类结果实现了数字图书馆精准推荐服务的应用。