针对在数字图书馆用户画像模型建构工作中用户数据分类效果较差的问题,提出基于大数据的数字图书馆用户画像模型建构策略。通过运用大数据网络与图书馆系统全面性获取用户操作信息;利用关键词抽取技术完成信息抽取,并采用分类技术实现用户分类,以此提升模型构建信息抽取分类能力;依据用户画像模型格式,设定用户画像标签体系,完成模型构建工作。通过与采用策略前构建方法的对比实验结果可以看出,采用所提策略后得到的用户人群区分人数与样本人数相同,而采用此策略前结果与样本人数相差较大。由此可以得出,此策略可有效解决用户数据分类效果较差的问题。