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信息抽取是指从多源异构的数据源中提取出实体、属性以及实体之间的关系，在此基础上形成本体化的知识表达，它是知识图谱构建技术的关键［1］。早期信息抽取主要是基于预定规则的抽取技术，工作量庞大且*适用于特定的专业领域，后来人们开始尝试使用统计机器学习的方法，通过标注部分数据得到训练集，在此基础上再使用均方根误差算法（rootmeansquarederror,RMSE）或多项式回归算法（polyno⁃mialregression,PR）等有监督学习算法识别命名实体。在弥散于人们生活的每一角落的智慧之中，同时存在着这两个深浅不同的层面。安徽智慧导读优势

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。安徽智慧导读优势数字图书馆是基于网络环境下共建共享的可扩展的知识网络系统。

阅读作为自主学习中重要的一环，在自主学习中有着不可取代的地位。因此，分析阅读中的行为并提取有效信息进行分析，有助于实现对学生的智能分析，以求实现智慧教育中针对不同的学习者制订与之适应的教学计划，***，智能地为学生定制资源、调整策略，以提升学习效率,提供可行性研究与基础方法探索[2]。但是，目前关于这方面的研究较为稀少。而在目前存在的对于阅读行为的研究中，其更多的是对阅读时人阅读书籍类别等进行研究，关于视线方面的实际研究仍具有极大的意义。

大数据时代，数字图书馆技术要不断更新和完善，随着数字图书馆处理数据的广域不断扩大，如何将大数据相关技术运用到数字图书馆领域中，是人们比较关心的问题。语义技术可以使大量复杂数据建立有机联系，大数据环境需要语义技术的支持，同时通过运用语义分析技术和人工智能技术，可以将词典中的语义自动融入数字文献相关信息中。语义技术使文献或信息内部知识点间语义建立了关系，用户可以通过某**索借助语义关系获得有用知识，给用户带来便捷的获取知识的途径。除此之外，数据聚类技术也是信息高效利用的有效手段之一。聚类技术主要是将文献信息资源按特性分类，在数字图书馆中，应用聚类技术能够使信息的服务、分析和利用更加高效，同时可以对用户的检索行为进行处理和分析，还可以对数据资源进行聚类，通过将数据划分成多个小数据**，使得用户对信息的检索更加快捷，对用户需求信息的聚类可以帮助用户表达自身的需求，图书馆通过对用户行为的聚类能够发现用户的需求趋势，进而更好地为用户提供个性化服务。在大数据时代，信息分析技术在数字图书馆建设中的应用可以准确地对相关数据进行分析上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。

用户参与行为的具体分析可从三方面进行：***，行为构成。数 字阅读类应用主要的参与行为除了浏览、互动和创造行为，还包括 标记、批注和收藏等阅读过程中会发生的行为。另外，不同数字阅 读类应用其用户参与行为偏好有所侧重。例如， 在具备声觉空间型 和经典抽象性媒介特性的喜马拉雅听书应用上，用户偏重阅听，从 而其中的参与行为会有所不同。根 据感官类 型和内容 特 性的媒介 划分可以明确用户参与行为的一般构成，以及在某一媒介类型的参 与行为侧重， 然后根据用户研究方法进行定性分析，总结参与行为 构成的一般规律。第二，行为类型。用户参与行为分 成围观式参与、话语式参与和行动式参与三种参与类型，对数字阅 读类应用的使用过程中用户所产生的参与行为包括浏览、搜寻、标 注、评论、收藏、分享等，根据参与程度将参与行为类型进行分类， 建立参与行为构成的影响要素与参与程度、阅读体验之间的内在关 联。在语义关联矩阵中，选择任意概念节点作为兴趣点(x)，可以找到与该兴趣点语义直接关联的概念节点(y)。浙江智慧导读咨询热线

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。安徽智慧导读优势

构建知识图谱有自顶向下和自底向上两种方式。前者通常是指基于百科类网站等高质量的结构化数据源，从中提取本体和模式信息后再加入到知识库中，因而适用于那些内容明确、关系清晰的领域知识图谱构建；而后者是指通过借助特定的技术手段从公开采集的数据中提取模式信息，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核后再加入到知识库中［2］。目前大部分知识图谱的构建都采用自底向上的方式，其层次架构按照知识获取的过程可分为信息抽取、知识融合和知识加工。安徽智慧导读优势