综合阅读行为感知特点

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，以大数据应用和服务 为**，以用户需求为主导，构建基于大数据的图书馆 个性化智慧服务体系。综合阅读行为感知特点

对分析和利用用户行为信息来实现知识服务的研 究已经有十多年的历史。Cooley等(1997)将基于数 据挖掘的网络知识发现分为网络内容挖掘、网络结构 挖掘和网络使用挖掘。网络使用挖掘指分析用户行为 信息，这些信息产生于用户和网络交互的过程中，分 析者可以从用户与网络交互的海量信息中发现规则和 模式。白晨、甘利人㈣借助Bush-Mosterller和Blrgers- Sarin两个经典强化学习模型剖析科技用户信息检索 过程中强化学习机理，通过实验数据分析表明强化学 习可以成功反映科技用户对数据库检索方法的学习过 程，而且Blrgers-Sarin模型拟合效果更好。提供阅读行为感知业务流程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。

在网络环境下，用户査找信息的行为属于自助行 为，一些初级用户或缺乏使用经验的用户非常需要能够 得到一些有助于查找信息的知识，这就需要系统能够 将成功的査找行为和一些有效的查找策略记录下来， 并在用户需要时提供给他们。当然，用户的行为知识不 是简单的检索过程，它需要将众多用户的行为清洗、归 纳、总结，整理岀有价值的、合理的检索行为过程，并 存储于用户行为知识库，**终提供用户服务。用户行为 的知识服务不是一个人的行为推荐，而是众多用户行为 归纳总结的经验推荐；也不仅*是用户使用过的检索 词推荐，还包括系统通过主题表等关联产生的相关词 汇的提供。所以，用户行为的知识服务是用户行为知识 与相关知识集成的知识服务。

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，为了给用户提供针对性的高效知识服务，重点探讨用户阅读行为知识。

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，同时结合文献资源利用和检索过程数据釆集和分析，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。在用户阅读文献之后，不同用户对己经阅读的文献资源进行反馈和评价，形成用户评价库，为知识需求提炼和细化提供支撑，同时也为科技文献资源组织提供引导。**终文献资源、用户信息、评价反馈、知识需求等大量数据经过集成、整合之后，借助大数据方法和技术，提炼出用户阅读行为的规律，为科技文献资源组织提供科学依据，并能为用户提供有效的知识服务。为了更好地为用户提供高效知识服务，在大数据环境下，传统服务模式难以满足用户对知识服务的需求。湖南哪些阅读行为感知

要素之间相互作用的下载行为决策 概念模型，通过问卷调査收集用户数据。综合阅读行为感知特点

大数据时代，各类数据扑面而来，在数据的海洋中 人们往往无所适从，迫切期待科技文献服务部门能够 从杂乱繁杂的数据中提取出解决问题的知识，以服务 于大众。作为科技文献服务部门如何驾驭大数据？如 何进一步挖掘数据的巨大价值？这已成为企业界、学术 界共同关心的话题。对于科技文献资源使用和服务也 面临同样的问题，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。为了给用户提供针对性的高效知识服务，重点 探讨用户阅读行为知识，并借助大数据方法和技术对 行为知识进行获取、组织和应用，为主动式科技文献资 源服务提供基础和保障。综合阅读行为感知特点

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