信息阅读行为感知

为了实现用户阅读行为升华为用户知识需求的目标，用户行为知识组织工作的前期准备是十分重要的，它是用户阅读行为分析的基础和保证。在用户阅读行为知识组织的前期构建准备中，需要用户阅读行为概念、类别等基础数据资料等，虽然国内外学者对用户阅读行为进行大量研究，但在实际知识组织过程中对用户阅读行为知识组织准备尚未引起足够重视。因此，欲将从用户行为信息中发现的知识有效地组织起来，对于科技文献资源的用户,可以通过纸质和电子资源提供服务，用户阅读行为各类信息分布在这个服务全过程中，从阅读时间、获 取方式、阅读内容、阅读便利四个维度研究存在对图书 馆移动阅读服务了解少、阅读碎片化。信息阅读行为感知

开展用户教育工作。在智慧图书馆建设的过程当中，相关的技术、设备以及环境都会发生非常大的变化，用户获取信息的渠道以及方式也更加多样化，这样就容易造成不同来源、不同平台、不同质量的相异资源汇集到一起，形成一种新型的信息资源形式[3]。因此，很多用户在使用智慧图书馆服务时，难免会产生诸多的疑惑。在实际的智慧图书馆建设中，图书馆应做好用户教育工作。用户教育工作的主要目的就是不断满足用户日益增长的信息需求，提升用户的信息素养水平，并在此基础上实现智慧图书馆的长期有效发展。智能化阅读行为感知服务科技文献用户的知识需求不断细化和要求不断提高，传统科技文献资源组织方式难以满足要求。

账户(Account):用于认证用户以便于用户使用系统资源。用户账户信息不仅包括用户标识名，还包括用户的性别、年龄、教育背景等用户属性信息。检索词(Query):是表达用户信息需求和检索课题内容的基本单元。检索词可能是叙词，也可能是用户自述的关键词和单元词，表达了用户本次会话的信息需求。评价：用户在查询和使用这些资源项目时对其有用性可能有一定的排序(Rank),这可能是显性的评分，也可能是隐性的关注、下载、保存等行为。所以，用户阅读行为信息的概念化形式可以表示为I〈S,A,D,Q,R>,用户行为知识则可以通过分析挖掘这五类信息项中两项或多项之间的关联关系得到。表1列出了部分信息项与用户行为知识的关系。

基于期望确认理论并结合TAM中感知有 用性这一变量构建期望确认模型,相关变量主要由感知有用性、期望确认程度、满意度和持续使用意愿等四个变量构成,期望确认模型延续期望确认理论的应用领域,主要研究信息系统的持续使用行为㈣。曹高辉等基于期望确认模型探讨感知易用性、感知有用性、期望确认度和感知趣味性、自我价值感知、预期互惠关系及满意度等变量对消费者持续参与在线购物评论意愿的影响⑼。赵文军基于感知价值视角分析移动SNS用户持续使用意愿,研究结果表明社会价值、信息价值和娱乐价值对用户持续使用意愿具有直接和间接两种正向影响閃。韦骁勇和沈蕾引入有限理性的观点分析消费者认知锁定对其持续使用意愿的作用效果，发现其对消费者在线技术的持续使用具有正向影响⑼。Chen等整合期望确认模型、技术采纳模型和创新扩散模型探讨用户持续使用电子杂志的影响因素的作用效果冋。Joo和Choi以期望确认模型为基础结合信息来源质量建立用户持续使用在线图书馆资源的扩展期望确认模型匈。因此期望确认模型在用户信息行为持续使用的研究具有***的研究基础。针对不同类型用户的知识需求 收集和分析，形成用户类型库，以用户需求为驱动。

用户在使用科技文献资源过程中所涉及的各类信息。具体包括；用户在一段时间内登录网站完成特定检索浏览任务的会话(Session)信息；用户检索和浏览的目标个体文档(Document)信息；用户注册的账户(Account)信息；用户在检索、浏览资源项目时所使用检索词(Query)以及用户在查询和使用这些资源项目时对其有用性的排序(Rank).以上信息域是进行用户阅读行为知识组织的基础，科技文献资源服务提供设计者应通过客户端数据、服务器日志或数据库等方式记录这些用户阅读行为信息，作为用户阅读行为分析的基础。每个用户阅读行为按照以下信息项的概念定义。借助大数据分析方法和技术，对科技文献资源进行检索和组织，从中提取用户需要的 资源形成用户阅读内容。互联网阅读行为感知均价

提炼出阅读率高的文献资源， 并以信息推荐的方式推送给不同类型的用户。信息阅读行为感知

用户行为差异化明显。在大数据时代下的智慧图书馆，可以从海量的数据中对用户行为特征、阅读需求惯等相关因素进行分析，并在此基础上为用户提供一种个性化的智慧阅读服务。大数据分析发现，由于用户的意识形态、阅读喜好、教育背景等各不相同，因此，在进行阅读时，用户行为之间存在着较大的差异。因此，在进行智慧图书馆建设的过程中，图书馆应充分考虑用户的差异性，制定个性化服务策略。相关数据提供更加便利。在信息时代，人们获取各项信息数据的方式更加快捷，但是也给智慧图书馆的建设提出了一系列的挑战。现阶段智慧图书馆的由于受技术和能力的限制，在其建设的过程中，往往会导致诸多隐藏数据未被充分挖掘。在用户行为方面，尽管现阶段数据获取方式更加便捷，但是由于很多用户信息安全性未得到保证，导致很多用户在进行阅读行为时，往往会受到一些不良信息的影响，造成用户体验并不是特别好。信息阅读行为感知

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