在大數(shù)據環(huán)境下，科技文獻等各類數(shù)據式增長，卻難以提供快捷和有效的科技文獻服務，完 其原因，主要在于科技文獻資源組織沒有考慮科技文獻用戶閱讀行為。分析國內外用戶閱讀行為，不僅要對科 技文獻用戶閱讀行為進行分析，更重要的是對科技文獻閱讀用戶行為知識進行組織和分析，才能為科技文獻 服務提供支撐。文章以提高科技文獻知識服務的效率為目標，以科技文獻用戶閱讀行為為研完對象，從知識 組織角度分析科技文獻用戶閱讀行為知識，借助大數(shù)據分析方法，對用戶閱讀行為知識組織的準備、獲取、關 聯(lián)分析以及服務等組織過程，總體架構科技文獻閱讀行為知識組織模型，并把用戶閱讀行為分析融入到科技 文獻的知識組織和服務過程中，將用戶閱讀行為信息升華為用戶知識需求，**終指導知識提供部門為用戶提供 有效的科技文獻知識服務。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。品質閱讀行為感知承諾守信

互聯(lián)手段更加多樣化。物聯(lián)網技術的不斷成熟，將數(shù)據傳感設備與互聯(lián)網進行鏈接，實現(xiàn)了對圖書館所有資源的智能化識別、定位、跟蹤、管理以及監(jiān)控，這樣一來，就為智慧圖書館的建設提供更加多樣化的管理手段。隨著我國現(xiàn)代信息技術的不斷發(fā)展，互聯(lián)手段在智慧圖書館的建設過程中的應用也越來越***。除了我們常說的數(shù)字圖書館、移動圖書館外，24小時自助圖書館也逐漸走進了人們的視野。智慧圖書館的出現(xiàn)，打破了傳統(tǒng)圖書館的桎梏，使的用戶行為也變的更加多樣化。隨著大數(shù)據技術的不斷成熟，互聯(lián)手段會更加豐富。創(chuàng)新閱讀行為感知哪家好結合大數(shù)據特征和屬性，從統(tǒng) 計學角度界定大數(shù)據概念，重新審視大數(shù)據時代統(tǒng)計工 作思路。

對于移動閱讀，不同的機構組織和學者都有自己的觀點，目前比較大且占有率比較高的中國移動閱讀服務機構認為移動閱讀是廣義的，不僅包括**早的WAP閱讀、客戶端閱讀等，好友**的手持閱讀器，它能實現(xiàn)高速在線下載閱讀，是閱讀變的更容易更方便，眾觀全球，專注于移動互聯(lián)網領域的研究咨詢機構，推出的很多關于手機移動閱讀的調研報告，認為手機閱讀是利用手機閱讀介質的一種移動閱讀方式，一般主要為新聞、小說、雜志、動漫資訊等內容，即“移動閱讀是電子出版物通過移動互聯(lián)網在發(fā)送呈現(xiàn)到便攜式閱讀終端的一種新形式”。

用戶閱讀行為知識的組織和分析目的是為用戶提 供更有價值的服務，所以通過實際應用反饋來修訂和 完善用戶閱讀行為知識組織框架，用戶行為是指用戶在 使用信息服務或知識服務系統(tǒng)時査找信息的過程，一些 有經驗的、成功的查找案例的過程就是用戶的行為知 識，將這些行為知識服務于其他用戶就是基于用戶行 為的知識服務。例如，當一位用戶到圖書館去借閱一本 書時，這本書己被借出，但他認為另一本書完全可以取 代這本書，他又提出借閱這本書，并說明為什么借這本 書。這時，圖書館員記下了這一借閱過程和替代過程緣 由，當另一位用戶也來借上一本書的時候，并且也已被 借走時，他就可以根據前一用戶的借閱行為向這個用戶 推薦后一本書，從而使這個用戶得到滿意的服務。針對已有 文獻數(shù)據從研究對象、研究切入點、研究方法和研究結 論四個方面分別總結研究的特點。

對于移動閱讀，不同的機構組織和學者都有自己的觀點，目前比較大且占有率比較高的中國移動閱讀服務機構認為移動閱讀是廣義的，不僅包括**早的WAP閱讀、客戶端閱讀等，好友**的手持閱讀器，它能實現(xiàn)高速在線下載閱讀，是閱讀變的更容易更方便，眾觀全球，專注于移動互聯(lián)網領域的研究咨詢機構，推出的很多關于手機移動閱讀的調研報告，認為手機閱讀是利用手機閱讀介質的一種移動閱讀方式，一般主要為新聞、小說、雜志、動漫資訊等內容，即“移動閱讀是電子出版物通過移動互聯(lián)網在發(fā)送呈現(xiàn)到便攜式閱讀終端的一種新形式”。還有許多學者都將移動閱讀進行了定義，如***學者卞慶祥認為：“以手機、PDA等移動設備為閱讀工具通過無線互聯(lián)網對網上電子資源進行瀏覽閱讀的行為”；大數(shù)據環(huán)境下圖書館應該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習慣和社會關 系等隱私數(shù)據。互聯(lián)網閱讀行為感知聯(lián)系人

借助大數(shù)據分析方法和技術，對科技文獻資源進行檢索和組織，從中提取用戶需要的 資源形成用戶閱讀內容。品質閱讀行為感知承諾守信

對分析和利用用戶行為信息來實現(xiàn)知識服務的研 究已經有十多年的歷史。Cooley等(1997)將基于數(shù) 據挖掘的網絡知識發(fā)現(xiàn)分為網絡內容挖掘、網絡結構 挖掘和網絡使用挖掘。網絡使用挖掘指分析用戶行為 信息，這些信息產生于用戶和網絡交互的過程中，分 析者可以從用戶與網絡交互的海量信息中發(fā)現(xiàn)規(guī)則和 模式。白晨、甘利人㈣借助Bush-Mosterller和Blrgers- Sarin兩個經典強化學習模型剖析科技用戶信息檢索 過程中強化學習機理，通過實驗數(shù)據分析表明強化學 習可以成功反映科技用戶對數(shù)據庫檢索方法的學習過 程，而且Blrgers-Sarin模型擬合效果更好。品質閱讀行為感知承諾守信

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