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语义网络作为人工智能的重要应用领域之一，可以给用户提供一个更加准确、更加智能的知识获取环境。而知识图谱是实现语义网络的技术基础，是通向语义网络环境的鲜明道路[1]。在智慧学习的大环境下，叠加近年来****的防控需求，在线阅读已越来越多地成为广大读者的优先阅读方式。如果能够有效获取读者的阅读行为并构建对应的知识图谱，对于图书馆而言，可以及时了解其在阅读过程中的实际需求，继而进行针对性的阅读指导并为读者推荐个性化的阅读内容；对于出版商而言，可以及时调整、改进电子出版物的内容编排及后续再版工作，以更好地适应目标读者群体的实际需求。因而，此项研究工作对于进一步提升读者的阅读学习效果，完善图书馆的智慧化阅读服务，推动促进全社会形成良好的智慧学习环境大有裨益。数字图书馆还利用人工智能技术进行用户行为分析，以提供更个性化的服务。提供阅读行为感知口碑推荐

提升用户参与行为的数字阅读体验设计路径可从以下几个方向 出发，作为指导参照：***，从研究视角出发，关注用户参与行为， 创造持续参与的良性循环。运用用户参与行为相关理论进行实验性 探索，对数字阅读行业发展和个人体 验皆有裨益；近年来学界开始关注用户持续参与方向，在该方向重点发力来塑造数字阅读新体验 符合时代趋势。第二，从研究要素出发，关注参与行为影响要素，确 立系统的理论支撑。数字阅读的影响要素相关研究采用量化研究方 法居多，提炼影响要素出于大量的原始数据，运用的相关理论相对 零散、缺乏体系。从而在研究影响要素阶段，需要确定系统的理论支 撑。第三，从研究维度出发，从全维度与整体性视角贯通行为逻辑， 构建数字阅读体验模型。数字阅读领域在有关读者行为的研究中， 相关理论和模型的产出停留在行为或体验层面。相对来说，在设计 方法层面缺乏系统地思考，针对性地提升用户参与行为的设计模型 和策略还有待发掘。从全局的高度输出设计模型有助于对数字阅读 体验的设计方法体系进行补充、以此指导设计实践，有益于数字阅 读行业的整体利益。怎样阅读行为感知口碑推荐阅读中感知，是智慧与情感的交融。

随着信息技术的发展，4G的普及，移动、互联互通成为日常生活的比较大特点，同时也为人们的生活、工作、学习带来了诸多便利，人们的阅读方式也随之发生改变，移动阅读正逐渐取代传统阅读方式，成为人们主要的阅读方式之一。移动阅读APP迅速普及，为阅读带来便利，而移动阅读APP的特色功能的实现越来越依赖于用户的个人信息，但信息泄露的风险制约着用户的信息披露行为，长此以往，不利于移动阅读行业的发展。基于此本文试图对移动阅读APP用户个人信息披露行为的影响因素进行研究，了解促进和制约用户个人信息披露行为的因素，从而为移动阅读APP企业提升用户个人信息披露意愿提出合理化建议。

提高读者的信息素质，包括信息意识、信息能力和信息道德等。读者的信息需求可分为普通“大众型”的消遣阅读需求和专业“学术型”的阅读需求两个层次。网络资源导读服务工作者要开展信息源查询、网址查询、操作咨询、信息内容等服务工作，还要开展定题服务、引文检索、项目查新等各种资源服务工作。针对不同的读者进行不同的信息检索教育，让读者通过运用各种检索工具和检索手段来获取信息，再根据自身需要对这些信息进行选择，将信息有效的加工、组织起来，进而消化并吸收，创造新的知识。通过读者的反馈意见和评价，可以了解读者对文献内容和阅读体验的满意度和需求。

网络资源导读服务工作者要向读者介绍数字化资源的分布情况、检索方式和利用策略，培养读者信息检索能力，包括网络检索、数据库检索、超文本信息检索、全文检索以及光盘检索等。为了提高读者的信息技能，向读者展开有效利用数字资源的培训工作。网络资源导读服务工作富有创造性，是一个综合性的教育过程。不仅传授给读者信息检索知识，更注重培养读者利用信息的能力以及信息理论、方法和技能。此外，为了进一步增强目录学对网络资源的导读作用，开展针对性和目标性更强的ＲSS(ＲeallySimpleSyndication)定制服务以满足读者的个性化需求。深入了解阅读行为感知有助于出版业更好地满足读者的需求。互联网阅读行为感知优势

阅读行为感知可以帮助我们更好地了解读者的阅读习惯和需求。提供阅读行为感知口碑推荐

数字阅读体验处于重塑阶段：阅读体验达到前所未有的多维与丰富。在数字化生存的浪潮中，惯常的生活方式被打破，现象级产品层出不穷，在数字阅读领域也是如此，技术创新让阅读体验乘上了数字化的快车。在体验经济浪潮的推动下，数字阅读行业相关产品应用各出奇招抓住阅读者的注意力，为创造良好舒适的阅读体验而服务。多种形式的轻量交互的设计初衷是为了还原用户心中**初始的阅读体验，有声阅读生态的形成使得用户可以自如地在各类场景进行阅读。与此同时，用户之间能够流畅地互动交流，技术放大了阅读者充分参与的可能性，比较大限度地发掘了人的创造性，阅读体验达到了前所未有的多维与丰富。提供阅读行为感知口碑推荐