智能化阅读行为感知排行榜

基于期望确认理论并结合TAM中感知有 用性这一变量构建期望确认模型,相关变量主要由感知有用性、期望确认程度、满意度和持续使用意愿等四个变量构成,期望确认模型延续期望确认理论的应用领域,主要研究信息系统的持续使用行为㈣。曹高辉等基于期望确认模型探讨感知易用性、感知有用性、期望确认度和感知趣味性、自我价值感知、预期互惠关系及满意度等变量对消费者持续参与在线购物评论意愿的影响⑼。赵文军基于感知价值视角分析移动SNS用户持续使用意愿,研究结果表明社会价值、信息价值和娱乐价值对用户持续使用意愿具有直接和间接两种正向影响閃。韦骁勇和沈蕾引入有限理性的观点分析消费者认知锁定对其持续使用意愿的作用效果，发现其对消费者在线技术的持续使用具有正向影响⑼。Chen等整合期望确认模型、技术采纳模型和创新扩散模型探讨用户持续使用电子杂志的影响因素的作用效果冋。Joo和Choi以期望确认模型为基础结合信息来源质量建立用户持续使用在线图书馆资源的扩展期望确认模型匈。因此期望确认模型在用户信息行为持续使用的研究具有***的研究基础。对休闲娱乐类资源粘性强、对学术性内容阅读较少等行为特征，并为移动阅读服务设计优化提出合理化 建议。智能化阅读行为感知排行榜

对于移动阅读，不同的机构组织和学者都有自己的观点，目前比较大且占有率比较高的中国移动阅读服务机构认为移动阅读是广义的，不仅包括**早的WAP阅读、客户端阅读等，好友**的手持阅读器，它能实现高速在线下载阅读，是阅读变的更容易更方便，众观全球，专注于移动互联网领域的研究咨询机构，推出的很多关于手机移动阅读的调研报告，认为手机阅读是利用手机阅读介质的一种移动阅读方式，一般主要为新闻、小说、杂志、动漫资讯等内容，即“移动阅读是电子出版物通过移动互联网在发送呈现到便携式阅读终端的一种新形式”。智能化阅读行为感知排行榜对于科技文献资源使用和服务面临问题。

陈臣闵在分 析智慧图书馆的内涵基础上，认为大数据技术是从图 书馆海量、复杂、实时的数据资源中，通过知识发现、 价值挖掘、智能提升和价值创造，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，实现资源和服务的高度融合，** 终为用户提供个性化智慧服务。王天泥向分析大数据时 代给图书馆阅读推广面临挑战和机遇，**终读者拥有 决定阅读行为的主导权和影响力，将大数据技术“3A5 步”法应用于图书馆阅读推广中，充分分析读者个人情 况、阅读偏好、反响反馈等详细数据，为优化图书馆阅 读推广活动提供依据，提供了智慧的阅读推广方案。

在大数据环境下，科技文献等各类数据式增长，却难以提供快捷和有效的科技文献服务，完 其原因，主要在于科技文献资源组织没有考虑科技文献用户阅读行为。分析国内外用户阅读行为，不仅要对科 技文献用户阅读行为进行分析，更重要的是对科技文献阅读用户行为知识进行组织和分析，才能为科技文献 服务提供支撑。文章以提高科技文献知识服务的效率为目标，以科技文献用户阅读行为为研完对象，从知识 组织角度分析科技文献用户阅读行为知识，借助大数据分析方法，对用户阅读行为知识组织的准备、获取、关 联分析以及服务等组织过程，总体架构科技文献阅读行为知识组织模型，并把用户阅读行为分析融入到科技 文献的知识组织和服务过程中，将用户阅读行为信息升华为用户知识需求，**终指导知识提供部门为用户提供 有效的科技文献知识服务。系统依据上海半坡发明专利，以文献服 务网关特有技术为基础，针对现有多种异构文献资源数据库.

刘日升、杨 振力网从电子期刊、电子书和电子阅读工具三个方面分 析国外用户电子阅读需求和行为的研究现状，针对已有 文献数据从研究对象、研究切入点、研究方法和研究结 论四个方面分别总结研究的特点，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。刘亚、蹇瑞卿㈣ 从阅读需求、阅读寻求、阅读处理与使用三个阶段研究 大学生的手机阅读行为，并利用威尔逊信息行为模型 分析问卷调查，分析大学生手机阅读信息行为的发展和 变化规律，提取大学生阅读行为具有缺少对资源和技 术的了解和关注、没有主客体区分的阅读和传播、轻松 阅读和互动阅读等特征，结合干扰和激励阅读的因素 提出合理化的建议。包括知识来源与过滤层、知识存储层、 知识表示与标引层、知识处理与挖掘层。智能化阅读行为感知排行榜

没有主客体区分的阅读和传播、轻松 阅读和互动阅读等特征，结合干扰和激励阅读的因素 提出合理化的建议。智能化阅读行为感知排行榜

账户(Account):用于认证用户以便于用户使用系统资源。用户账户信息不仅包括用户标识名，还包括用户的性别、年龄、教育背景等用户属性信息。检索词(Query):是表达用户信息需求和检索课题内容的基本单元。检索词可能是叙词，也可能是用户自述的关键词和单元词，表达了用户本次会话的信息需求。评价：用户在查询和使用这些资源项目时对其有用性可能有一定的排序(Rank),这可能是显性的评分，也可能是隐性的关注、下载、保存等行为。所以，用户阅读行为信息的概念化形式可以表示为I〈S,A,D,Q,R>,用户行为知识则可以通过分析挖掘这五类信息项中两项或多项之间的关联关系得到。表1列出了部分信息项与用户行为知识的关系。智能化阅读行为感知排行榜

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