北京信息阅读行为感知

上海半坡《数字图书馆文献利用与评价》系统，实际是衔接图书馆内、外文献资源以及馆内、外（远程）读者的一个中枢网关。读者无论是通过Intranet（园区内网）还是Internet（远程互联网），都是经由这个增值服务中枢网关访问各个具体的文献资源数据库（包括本地镜像或是网上包库数据库）。p.2在整个读者文献服务过程中，半坡的文献中枢网关技术将实现以每位读者和每篇文献为基本粒度单位的读者阅读行为的历史记录的实时保存。相比常规的网络字节流量统计模式，文献中枢网关技术对读者阅读行为的感知，更能够真实反映文献资源利用状况然而，数字图书馆目前服务现状是：图书馆统一采购数字文献资源。北京信息阅读行为感知

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。图书馆阅读行为感知好处数字文献利用与评价在图书馆工作中，越发显 得越为重要。

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.

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，不同的用户群体的研 究目标和影响因素不同，但每个研究的结论都不能适 用于假设条件之外的其他目标用户群。

赵文军和任剑从认知维度、社会维度及情感维度三个层面分析移动阅读服务用户持续使用意愿，认为感知有用性和满意度是影响移动阅读用户持续使用**为关键的因素冏。陈娟和邓胜利对移动数据阅读AAP用户的退出意愿进行研究，发现用户对信息质量不满意是退出移动阅读服务的主要原因閒。基于已有文献的研究，移动阅读服务用户行为涉及采纳行为、使用行为、持续使用行为和退出行为,为便于研究数据的统计和分析,考虑到使用行为和退岀行为具有相同的影响因素"如，因此本研究将移动阅读服务用户行为归纳为采纳行为、使用行为和持续使用行为三种方式。结合大数据特征和属性，从统 计学角度界定大数据概念，重新审视大数据时代统计工 作思路。参考阅读行为感知一体化

大数据环境下图 书馆资源共享和数据分析的不足。北京信息阅读行为感知

用户阅读行为知识的组织和分析目的是为用户提 供更有价值的服务，所以通过实际应用反馈来修订和 完善用户阅读行为知识组织框架，用户行为是指用户在 使用信息服务或知识服务系统时査找信息的过程，一些 有经验的、成功的查找案例的过程就是用户的行为知 识，将这些行为知识服务于其他用户就是基于用户行 为的知识服务。例如，当一位用户到图书馆去借阅一本 书时，这本书己被借出，但他认为另一本书完全可以取 代这本书，他又提出借阅这本书，并说明为什么借这本 书。这时，图书馆员记下了这一借阅过程和替代过程缘 由，当另一位用户也来借上一本书的时候，并且也已被 借走时，他就可以根据前一用户的借阅行为向这个用户 推荐后一本书，从而使这个用户得到满意的服务。北京信息阅读行为感知

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