数字图书馆阅读行为感知价格信息

阅读作为自主学习中重要的一环，在自主学习中有着不可取代的地位。因此，分析阅读中的行为并提取有效信息进行分析，有助于实现对学生的智能分析，以求实现智慧教育中针对不同的学习者制订与之适应的教学计划，***，智能地为学生定制资源、调整策略，以提升学习效率,提供可行性研究与基础方法探索。但是，目前关于这方面的研究较为稀少。而在目前存在的对于阅读行为的研究中，其更多的是对阅读时人阅读书籍类别等进行研究，关于视线方面的实际研究仍具有极大的意义。对于科技文献资源使用和服务面临问题。数字图书馆阅读行为感知价格信息

提升用户参与行为的数字阅读体验设计路径可从以下几个方向 出发，作为指导参照：***，从研究视角出发，关注用户参与行为， 创造持续参与的良性循环。运用用户参与行为相关理论进行实验性 探索，对数字阅读行业发展和个人体 验皆有裨益；近年来学界开始关注用户持续参与方向，在该方向重点发力来塑造数字阅读新体验 符合时代趋势。第二，从研究要素出发，关注参与行为影响要素，确 立系统的理论支撑。数字阅读的影响要素相关研究采用量化研究方 法居多，提炼影响要素出于大量的原始数据，运用的相关理论相对 零散、缺乏体系。从而在研究影响要素阶段，需要确定系统的理论支 撑。第三，从研究维度出发，从全维度与整体性视角贯通行为逻辑， 构建数字阅读体验模型。数字阅读领域在有关读者行为的研究中， 相关理论和模型的产出停留在行为或体验层面。相对来说，在设计 方法层面缺乏系统地思考，针对性地提升用户参与行为的设计模型 和策略还有待发掘。从全局的高度输出设计模型有助于对数字阅读 体验的设计方法体系进行补充、以此指导设计实践，有益于数字阅 读行业的整体利益。数字图书馆阅读行为感知价格信息而且知识服务面对的用户是***的，不同类型的用户对知 识的需求也是不一样的。

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信息抽取是指从多源异构的数据源中提取出实体、属性以及实体之间的关系，在此基础上形成本体化的知识表达，它是知识图谱构建技术的关键［1］。早期信息抽取主要是基于预定规则的抽取技术，工作量庞大且*适用于特定的专业领域，后来人们开始尝试使用统计机器学习的方法，通过标注部分数据得到训练集，在此基础上再使用均方根误差算法（rootmeansquarederror,RMSE）或多项式回归算法（polyno⁃mialregression,PR）等有监督学习算法识别命名实体。读 者服务的手段（远程、移动、跨库搜索等）也越来越多样化。

移动阅读改变着大众的阅读载体、阅读情境、阅读行为和阅读体验，已经成为全球一种新型的阅读方式，满足了读者多维度的阅读需求。本文尝试研究个体移动阅读选择偏好和持续使用的影响因素，以期对开展移动阅读服务的相关机构提供一些借鉴。（1）提高满意度是提升个体继续使用意向的重要途径，但同时不能忽视感知价值，因为感知价值既作用于持续使用意向，也作用于满意度，是移动阅读行为的基础性影响因素。（2）目前，移动阅读使用者对使用成本即感知费用水平的重视程度高于感知有用性，提示运营商之间的价格博弈、图书馆开展移动阅读的收费标准将对大众的移动阅读选择与使用产生重要影响。（3）个体的移动阅读行为日趋理性，对社会舆论和**引导并不敏感，因此，不建议在移动阅读的市场推广营销上投入大量成本，应加大对产品内容和服务质量的研发力度。（4）简化移动阅读的获取和使用过程，排除使用技术和设备障碍，增强易用感和行为控制感是吸引大众读者尤其是老年读者的有效途径之一。构建一个科 技文献用户阅读行为知识组织框架，针对不同领域的 用户知识需求，主动式组织科技文献资源。数字图书馆阅读行为感知费用

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。数字图书馆阅读行为感知价格信息

构建知识图谱有自顶向下和自底向上两种方式。前者通常是指基于百科类网站等高质量的结构化数据源，从中提取本体和模式信息后再加入到知识库中，因而适用于那些内容明确、关系清晰的领域知识图谱构建；而后者是指通过借助特定的技术手段从公开采集的数据中提取模式信息，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核后再加入到知识库中［2］。目前大部分知识图谱的构建都采用自底向上的方式，其层次架构按照知识获取的过程可分为信息抽取、知识融合和知识加工。 数字图书馆阅读行为感知价格信息

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