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对用户借阅资源进行整合。智慧图书馆的建设，其中较为重要的一项工作就是对借阅资源进行整合。借阅工作在图书馆工作中占据着非常大的比重，但是传统的借阅模式不仅不利于提高图书馆工作效率，对于用户的维护也存在着较大的局限。因此，在图书馆实际的发展过程中，应不断提高其现代化以及智能化水平。其中，借阅资源整合就是其中一项非常重要的工作。在智慧图书馆建设过程中，相关管理人员应借助大数据技术对借阅资源进行管理，通过建立数据库进行数据收集，不断满足读者日益增长的阅读需求。但是，如何能使图书馆清晰了解读者的阅读行为，优化现有数字文献馆藏。参考阅读行为感知联系人

基于中枢网关模式的文献利用统计将能够提供针对图书馆所有文献数据库的、针对各个部门的、针对单个期刊品种的、针对单个读者等等，以每篇阅读文献为基础单位的文献利用统计分析。能够真实反映读者和文献数据库利用情况，为图书馆读者服务工作和为图书馆资源采购决策（包括试用数据库）提供精细的科学依据.统计分析模块中主要分为数据库统计，用户统计，部门统计。其中每种统计，都会对其流量，浏览数，下载数，阅读数进行详细统计。并且每种统计支持年月，日等相关条件限定。选择对应的数据条件可以是单个条件，组合条件。例如：我们可以选择一个具体的数据库，，读者，部门进行统计。也可以选择对应部门下这个站点的使用情况，以及当前读者访问这个站点的情况.品质阅读行为感知便捷因此为了提高科技 文献服务效率，通过分析用户阅读行为，获取用户行为 信息并进行组织和处理。

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。

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，构建一个科 技文献用户阅读行为知识组织框架，针对不同领域的 用户知识需求，主动式组织科技文献资源。

用户阅读行为知识的服务不仅*是通过科技文献 资源库来提供知识服务，而且需要结合用户阅读行为， 借助大数据环境下可视化方法和技术，为用户提供需要 **近研究或者急需的知识服务，减少用户检索的时间。 知识服务的方式可以分为显性和隐性两种方式。显性方 式是为用户提供知识的査询和导航，如用户可直接査看 当前的热门文档、文档或关键词的访问趋势，可以通过 文档的分类快速找到和定位自己需要的文档信息。隐性 方式是针对用户阅读行为和知识需求从数据资源、数据分 析技术、数据价值性等角度阐述基于大数据构建知识务引擎体系。运营阅读行为感知预算

图书馆 的读者各自分别访问一个个的数字文献资源数据库。参考阅读行为感知联系人

每一个信息项可以是 一维数值，也可以是多维数值，如Session信息中不仅 有session编号，还有IP地址、开始时间、结束时间等。 Item信息除了名称外，还可能包括分类号、标引、关键词 等。Rank评分数据也可以是多维的，表达用户对相关 性、有用性的多方面评价。此外，由于网站功能和应用 的差异，有些数据可为空的（N/A） o例如一个分类浏 览的网站，可能就没有检索词的信息，搜索引擎日志则 大多没有用户评分的信息。用户行为知识的关联和分析主要实现用户阅读行为信息关联和用户阅读行为数据的依据，首先需要应用大数据环境下知识关联组织的方法，参考阅读行为感知联系人

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