智能化阅读行为感知优势

时间:2022年09月22日 来源:

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。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。智能化阅读行为感知优势

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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,创新阅读行为感知大数据环境下图 书馆资源共享和数据分析的不足。

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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。

Venkatesh等对比分析理性行为理论等八种模型的局限,构建包含绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件等四个变量的整合技术接受模型(UTAUT模型)。UTAUT模型被***用于用户采纳的相关研究中,涉及互联网医疗产品和服务因、电子商务⑻.移动金融切、移动***国、移动健康服务闻和在线学习阿等多种领域用户采纳和使用行为研究。韩啸基于中国国内10年文献的分析发现在UTAUT模型研究的多元化背景下,研究变量之间的关系存在矛盾,因此采用荟萃分析方法对应用整合技术接受模型的相关研究进行综合分析,研究结果表明绩效期望、社会影响对采纳行为意愿的作用效果为一般,而努力期望对采纳行为意愿的影响较低,便利条件对使用行为的作用效果较低呗。Khechine等对国外UTATU模型的研究进行荟萃分析发现绩效期望和便利条件对行为意愿作用效果较大,而努力期望和社会影响与行为意愿的效应值均为中等程度⑼。综上所述UTATU模型在用户行为意愿研究中具有良好的研究基础,但变量的作用效果存在研究争议然而,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。

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随着图书馆数字文献资源的规模越来越大;数据库品种数量越来越多,;读者服务的手段(远程、移动、跨库搜索等)也越来越多样化。但是,如何能使图书馆清晰了解读者的阅读行为,优化现有数字文献馆藏,让有限的数字资源采购资金发挥更大的读者服务效益?其中,哪些部门、哪些读者在使用?使用哪些文献数据库?数字文献利用与评价在图书馆工作中,越发显得越为重要。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,图书馆的读者各自分别访问一个个的数字文献资源数据库用户阅读行为是指科技文献用户在使用科技文献 系统过程中,为得到解决问题的知识所采用的 信息获取方法。创新阅读行为感知

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。智能化阅读行为感知优势

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