北京品牌阅读行为感知

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。从用户体验的视角 出发，对综合性髙校图书馆的移动阅读服务进行实证性研究。北京品牌阅读行为感知

元分析方法(Meta-analysis)是对同一问题的大量**研究进行综合再分析的定量研究方法。同一研究主题下，由于样本来源、样本数量、方法模型、研究视角的不同,造成研究结果存在巨大差异。而元分析在整合大量研究结果的基础上会得出更具有普遍性的综合研究结论。卜玉敏和曲建升将Meta分析在定量集成研究的意义概括为以下三点，一是通过***搜集文献、解释异质性来源、协调同类研究之间的矛盾可以得到具有普遍性的综合性的研究结果;二是Meta分析过程中严格的质量控制可以保证研究结论的可信性;三是Meta分析可以对异质性进行解释，探索未来研究方向旳。王永贵和张言彩更详细地总结出16条元分析的主要优势，包括同类定量研究，揭示调节变量和干扰变量的作用，降低结果的不确定性和不一致性,检验预先提出的假设，明确未来研究所需样本量等诸多优点,相对于传统文献分析法主要根据作者的主观判断分析研究内容，元分析方法更具客观性和***性。品牌阅读行为感知互惠互利然而，数字图书馆目前服务现状是：图书馆统一采购数字文献资源。

在用户阅读行为知识关联和分析过程中，针对用户 问题的类型和特征，根据问题及问题解答相关性来获 取所需数据和知识，在用户阅读行为数据初步管理基 础上，需要进行深度挖掘提炼成用户的知识需求，同时 将用户检索和阅读数据和知识以知识单元为基础进行 描述，知识单元可以描述用户阅读行为与不同知识单元 之间的关联关系，并针对用户需求与科技文献资源 进行关联和映射，经过再组织后形成推荐的文献资源， 为用户个性化需求的知识服务提供资源保障

会话(session):是一个客户与服务器之间的不中断的请求响应序列。对客户的每个请求，服务器能够识别出请求来自于同一个客户。当一个未知的客户向Web应用程序发送***个请求时就开始了一个会话。当客户明确结束会话或服务器在一个预定义的时限内不从客户接受任何请求时，会话就结束了。文档(Document):指网站所提供的网页或信息单元，是信息的载体，并可以分类和索引。每个文档应当有一个***的Url地址，为了更好地实现用户行为信息分析，网站应该首先建立好文档数据库，确保文档的***性，并维护好文档的属性信息。同时结合文献资源利用和检 索过程数据釆集和分析。

在大数据环境下，不仅科技文献资源快速增长，而且知识服务面对的用户是***的，不同类型的用户对知识的需求也是不一样的。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，按照不同类型有针对性地对科技文献进行知识组织和服务，是科技文献服务系统提升服务质量的重要保证。例如科技文献知识服务面对的用户有不同文化程度的用户、不同知识背景的用户、不同职业的用户、解决不同类型问题的用户等等。结合不同类型的用户的需求，形成对应的知识需求库，借助大数据分析方法和技术，信息查询步骤、选用的检索词以及对检 索结果选择等行为。哪些阅读行为感知是什么

将信 息用户科技文献下载行为作为研究对象，构建科技文 献下载行为的构成。北京品牌阅读行为感知

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。北京品牌阅读行为感知

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