大數據時代，各類數據撲面而來，在數據的海洋中 人們往往無所適從，迫切期待科技文獻服務部門能夠 從雜亂繁雜的數據中提取出解決問題的知識，以服務 于大眾。作為科技文獻服務部門如何駕馭大數據？如 何進一步挖掘數據的巨大價值？這已成為企業界、學術 界共同關心的話題。對于科技文獻資源使用和服務也 面臨同樣的問題，科技文獻用戶的知識需求不斷細化 和要求不斷提高，傳統科技文獻資源組織方式難以滿 足要求。為了給用戶提供針對性的高效知識服務，重點 探討用戶閱讀行為知識，并借助大數據方法和技術對 行為知識進行獲取、組織和應用，為主動式科技文獻資 源服務提供基礎和保障。因此為了提高科技 文獻服務效率，通過分析用戶閱讀行為，獲取用戶行為 信息并進行組織和處理。互聯網閱讀行為感知多少錢

用戶在使用科技文獻資源過程中所涉及的各類信息。具體包括；用戶在一段時間內登錄網站完成特定檢索瀏覽任務的會話(Session)信息；用戶檢索和瀏覽的目標個體文檔(Document)信息；用戶注冊的賬戶(Account)信息；用戶在檢索、瀏覽資源項目時所使用檢索詞(Query)以及用戶在查詢和使用這些資源項目時對其有用性的排序(Rank).以上信息域是進行用戶閱讀行為知識組織的基礎，科技文獻資源服務提供設計者應通過客戶端數據、服務器日志或數據庫等方式記錄這些用戶閱讀行為信息，作為用戶閱讀行為分析的基礎。每個用戶閱讀行為按照以下信息項的概念定義。互聯網閱讀行為感知多少錢從電子期刊、電子書和電子閱讀工具三個方面分 析國外用戶電子閱讀需求和行為的研究現狀。

基于對移動閱讀相關文獻的統計.發現移動閱讀用戶行為主要包括采納行為、使用行為和持續使用行為等三種方式,相關理論基礎主要為UTAUT模型、技術采納擴展模型和期望確認模型，因此選擇績效期望、努力期望、社會影響、便利條件、信息質量、主觀規范、感知易用性、信息有用性和社交有用性和感知有用性、滿意度和期望確認程度等變量研討移動閱讀用戶行為影響因素的作用效果。移動閱讀服務用戶行為的概念模型如圖1所示,移動閱讀服務用戶行為影響因素

在用戶閱讀行為知識關聯和分析過程中，針對用戶 問題的類型和特征，根據問題及問題解答相關性來獲 取所需數據和知識，在用戶閱讀行為數據初步管理基 礎上，需要進行深度挖掘提煉成用戶的知識需求，同時 將用戶檢索和閱讀數據和知識以知識單元為基礎進行 描述，知識單元可以描述用戶閱讀行為與不同知識單元 之間的關聯關系，并針對用戶需求與科技文獻資源 進行關聯和映射，經過再組織后形成推薦的文獻資源， 為用戶個性化需求的知識服務提供資源保障提煉出閱讀率高的文獻資源， 并以信息推薦的方式推送給不同類型的用戶。

在網絡環境下，用戶査找信息的行為屬于自助行 為，一些初級用戶或缺乏使用經驗的用戶非常需要能夠 得到一些有助于查找信息的知識，這就需要系統能夠 將成功的査找行為和一些有效的查找策略記錄下來， 并在用戶需要時提供給他們。當然，用戶的行為知識不 是簡單的檢索過程，它需要將眾多用戶的行為清洗、歸 納、總結，整理岀有價值的、合理的檢索行為過程，并 存儲于用戶行為知識庫，**終提供用戶服務。用戶行為 的知識服務不是一個人的行為推薦，而是眾多用戶行為 歸納總結的經驗推薦；也不僅*是用戶使用過的檢索 詞推薦，還包括系統通過主題表等關聯產生的相關詞 匯的提供。所以，用戶行為的知識服務是用戶行為知識 與相關知識集成的知識服務。系統依據上海半坡發明專利，以文獻服 務網關特有技術為基礎，針對現有多種異構文獻資源數據庫.圖書館閱讀行為感知系統

從數據資源、數據分 析技術、數據價值性等角度闡述基于大數據構建知識務引擎體系。互聯網閱讀行為感知多少錢

基于中樞網關模式的文獻利用統計將能夠提供針對圖書館所有文獻數據庫的、針對各個部門的、針對單個期刊品種的、針對單個讀者等等，以每篇閱讀文獻為基礎單位的文獻利用統計分析。能夠真實反映讀者和文獻數據庫利用情況，為圖書館讀者服務工作和為圖書館資源采購決策（包括試用數據庫）提供精細的科學依據.統計分析模塊中主要分為數據庫統計，用戶統計，部門統計。其中每種統計，都會對其流量，瀏覽數，下載數，閱讀數進行詳細統計。并且每種統計支持年月，日等相關條件限定。選擇對應的數據條件可以是單個條件，組合條件。例如：我們可以選擇一個具體的數據庫，，讀者，部門進行統計。也可以選擇對應部門下這個站點的使用情況，以及當前讀者訪問這個站點的情況.互聯網閱讀行為感知多少錢

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