网络阅读行为感知费用

代理服务器是**基本也是目前应用*****的解决受IP地址限制的用户访问数字资源的技术手段。国内外有很多高校提供该项服务。经调查‚中国大陆及中国台湾地区高校使用代理服务器比较普遍‚而欧美高校则主要采用其他改进的方式‚代理服务器作为补充手段仍然保留。如根据叶新明的研究‚在他所调查的52所美国高校中‚约有63％的学校使用各种不同的代理服务来实现校外访问学校图书馆数字资源。而根据张涛和左皓劼的研究‚在他们所调查的39所“985工程”院校中‚复旦大学、北京大学、上海交通大学、大连理工大学、武汉大学和西北农林大学等6所高校分别使用了不同的代理服务方式‚占15所实现校外访问图书馆数字资源的高校的40％‚可知这种代理服务器方式在我国还相当普遍。数字图书馆还利用人工智能技术进行用户行为分析，以提供更个性化的服务。网络阅读行为感知费用

按照媒介延伸的主要感官类别可以把媒介分成视觉空间型和声 觉空间型媒介，在感官类型维度划分基础上加入数字阅读类应用的 内容特性这一维度，能够概括现有的数字阅读媒介类型。姜洪伟[8] 提出根据数字阅读内容主要特征划分为信息性读物和知识性读物， 谢新洲、石林在《数字阅读构筑内容生态内核》[9] 一文对胡晓东的访 谈中其将数字阅读行业划分为资讯、故事、知识三个分支。本文为了 让数字阅读内容特性划分普适性更强，分为即时实用性刺激性内容 和经典抽象性逻辑性内容，得到数字阅读类应用的媒介基本类型综合阅读行为感知常见问题读者不再需要亲自到图书馆，而是通过互联网连接到数字图书馆的资源库，实现随时随地的阅读。

通过对媒介、行为和体验三个方向整合分析，构建了提升用户参与行为的数字阅读体验框架。该框架在划分媒介类型的基础上，对参与行为构成、类型和影响要素进一步分析提炼、将体验维度与参与行为对应，以采取相应的数字阅读体验优化路径。首先，根据不同使用场景、使用习惯和用户群体所囊括的数字阅读类应用的数量十分庞杂，数字阅读类应用不同，具体的用户参与行为所占比重、所处阅读阶段也不尽相同。通过对数字阅读类应用的媒介特性分类，能够有效区分同类型应用使用过程中用户参与行为的共通和差异，并对总结参与行为影响要素的一般规律奠定根基。而后，通过用户研究方法归纳数字阅读中主要的参与行为构成，综合参与行为类型、发掘参与行为影响要素，据此对行为阶段进行细致分析。***，根据阅读体验层次划分体验维度，以此对应根据参与程度深浅划分的用户参与行为类型，形成提升参与行为的数字阅读体验框架来指导输出相应的设计策略。

语义网络作为人工智能的重要应用领域之一，可以给用户提供一个更加准确、更加智能的知识获取环境。而知识图谱是实现语义网络的技术基础，是通向语义网络环境的鲜明道路［1］。在智慧学习的大环境下，叠加近年来****的防控需求，在线阅读已越来越多地成为广大读者的优先阅读方式。如果能够有效获取读者的阅读行为并构建对应的知识图谱，对于图书馆而言，可以及时了解其在阅读过程中的实际需求，继而进行针对性的阅读指导并为读者推荐个性化的阅读内容。精细阅读，感知每一句话的情感色彩。

正因为数字阅读相较于纸质阅读具有诸多的优势，因而迅速地俘获了大学生的芳心，受到了大学生的青睐，并逐步成为他们的主要阅读方式。但是，数字阅读也同样具有一些不可避免的弊端，比如：限于设备、网络及电路等的制约，当上述设备产生故障时阅读将不得不中断或停止；对人眼睛的伤害大于纸质阅读；信息太多，诱惑太多，以至于难以深入阅读等。大学生正是数字阅读上述弊端的受害者，尤其是***一项。图、文、声三要素的新组合媒介形式以其更好的易用性、互动性与新鲜感迅速地吸引了大学生的眼球，占据了他们阅读方式的主体地位，阅读的深度被信息时代阅读的速率打败，并逐渐以这种“浅阅读”替代过往的纸媒“深阅读”。雅各布·尼尔森通过研究网络阅读的特征，发现只有16％的网络用户是线性地、一字一句地阅读，其他人只是在网页上扫描浏览而已。所谓浅阅读就是阅读不需要思考而采取跳跃式的阅读方法，它侧重的是知识面的广度，而忽略知识的深度。长期的浅阅读方式对于处于价值观、世界观、人生观形成期的大学生将造成以下多方面的不利影响。阅读行为感知有助于提升个人和社会对于阅读重要性的认识。广东信息阅读行为感知

深度阅读，感知文字背后的思想脉络。网络阅读行为感知费用

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。网络阅读行为感知费用