【摘要】[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型，挖掘用户潜在信息需求，促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析；利用RFM模型选取典型用户；采用TF-IDF算法生成标签，利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程，并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像，提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护，以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。