[目的/意义] 用户画像理论可用于标记学术群体的行为特征，为精准识别用户、服务学术型社交平台的精准营销、改善冷启动时期用户体验提供依据和参考。[方法/过程] 利用Python和R语言编写获取和处理公开用户行为数据的程序，从博客的基本属性、积极性、权威性、博文影响力、兴趣偏好等5个维度构建用户画像概念模型，以科学网博客用户行为数据为例，开展实证研究。[结果/结论] 提出刻画学术博客用户特征的具体指标和计算方法，表明用户画像模型对学术社交平台的管理和运营具有一定的理论意义和应用价值。
[Purpose/significance] User portrait marks the behavioral characteristics of academic groups, which provides basis for user identification, precise marketing of academic social platform and improvement of user experience during cold boot period.[Method/process] The public users behavior data is obtained and processed by using Python and R language. The model of user portrait is constructed from five dimensions:user basic attribute, positivity, authority, blog post influence and interest preference. The empirical study takes the blog users behavior data of Science Web as an example.[Result/conclusion] This paper proposes specific indicators and calculation methods to characterize the user characteristics of academic blogs, which shows the user portrait model has certain theoretical significance and application value for the management and operation of academic social platforms.
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