要素之間相互作用的下載行為決策 概念模型，通過問卷調査收集南京理工大學信息用戶 數據，運用PLS方法對概念模型進行實證驗證，得到如 下結果:下載動機、認知和能力因素對行為主體科技文 獻下載決策有直接的正向影響，人格情緒、信息需求、 外在因素和經驗對行為主體科技文獻下載決策存在間 接的正向影響。高春玲、盧小君網從設施特征、用戶閱 讀行為等方面揭示用戶閱讀圖書館電子資源的使用意 愿，以遼寧師范大學師生為目標群體，提出圖書館應用 用戶移動閱讀行為有效引導的策略。讓有限的數字資源采購資金發揮更大的讀者服務效益。其中，哪些部門、哪些讀 者在使用？使用哪些文獻數據庫？圖書館閱讀行為感知均價

上海半坡《數字圖書館文獻利用與評價》系統，實際是銜接圖書館內、外文獻資源以及館內、外（遠程）讀者的一個中樞網關。讀者無論是通過Intranet（園區內網）還是Internet（遠程互聯網），都是經由這個增值服務中樞網關訪問各個具體的文獻資源數據庫（包括本地鏡像或是網上包庫數據庫）。p.2在整個讀者文獻服務過程中，半坡的文獻中樞網關技術將實現以每位讀者和每篇文獻為基本粒度單位的讀者閱讀行為的歷史記錄的實時保存。相比常規的網絡字節流量統計模式，文獻中樞網關技術對讀者閱讀行為的感知，更能夠真實反映文獻資源利用狀況圖書館閱讀行為感知服務提煉出閱讀率高的文獻資源， 并以信息推薦的方式推送給不同類型的用戶。

在大數據環境下，不僅科技文獻資源快速增長，而且知識服務面對的用戶是***的，不同類型的用戶對知識的需求也是不一樣的。針對不同類型用戶的知識需求收集和分析，形成用戶類型庫，以用戶需求為驅動，按照不同類型有針對性地對科技文獻進行知識組織和服務，是科技文獻服務系統提升服務質量的重要保證。例如科技文獻知識服務面對的用戶有不同文化程度的用戶、不同知識背景的用戶、不同職業的用戶、解決不同類型問題的用戶等等。結合不同類型的用戶的需求，形成對應的知識需求庫，借助大數據分析方法和技術，

陳臣閔在分 析智慧圖書館的內涵基礎上，認為大數據技術是從圖 書館海量、復雜、實時的數據資源中，通過知識發現、 價值挖掘、智能提升和價值創造，以大數據應用和服務 為**，以用戶需求為主導，構建基于大數據的圖書館 個性化智慧服務體系，實現資源和服務的高度融合，** 終為用戶提供個性化智慧服務。王天泥向分析大數據時 代給圖書館閱讀推廣面臨挑戰和機遇，**終讀者擁有 決定閱讀行為的主導權和影響力，將大數據技術“3A5 步”法應用于圖書館閱讀推廣中，充分分析讀者個人情 況、閱讀偏好、反響反饋等詳細數據，為優化圖書館閱 讀推廣活動提供依據，提供了智慧的閱讀推廣方案。所以需要對用戶閱讀行為信息和知識進行組織，針對科技文獻資源使用和組織。

用戶閱讀行為知識的組織和分析目的是為用戶提 供更有價值的服務，所以通過實際應用反饋來修訂和 完善用戶閱讀行為知識組織框架，用戶行為是指用戶在 使用信息服務或知識服務系統時査找信息的過程，一些 有經驗的、成功的查找案例的過程就是用戶的行為知 識，將這些行為知識服務于其他用戶就是基于用戶行 為的知識服務。例如，當一位用戶到圖書館去借閱一本 書時，這本書己被借出，但他認為另一本書完全可以取 代這本書，他又提出借閱這本書，并說明為什么借這本 書。這時，圖書館員記下了這一借閱過程和替代過程緣 由，當另一位用戶也來借上一本書的時候，并且也已被 借走時，他就可以根據前一用戶的借閱行為向這個用戶 推薦后一本書，從而使這個用戶得到滿意的服務。為了給用戶提供針對性的高效知識服務，重點探討用戶閱讀行為知識。運營閱讀行為感知平臺

為了解決不同類型用戶的不同問題，除了傳統的文獻資源組織外還要通過用戶閱讀行為知識來提取用戶知識需求。圖書館閱讀行為感知均價

對科技文獻資源進行檢索和組織，從中提取用戶需要的資源形成用戶閱讀內容，同時結合文獻資源利用和檢索過程數據釆集和分析，提煉出閱讀率高的文獻資源，并以信息推薦的方式推送給不同類型的用戶。在用戶閱讀文獻之后，不同用戶對己經閱讀的文獻資源進行反饋和評價，形成用戶評價庫，為知識需求提煉和細化提供支撐，同時也為科技文獻資源組織提供引導。**終文獻資源、用戶信息、評價反饋、知識需求等大量數據經過集成、整合之后，借助大數據方法和技術，提煉出用戶閱讀行為的規律，為科技文獻資源組織提供科學依據，并能為用戶提供有效的知識服務。圖書館閱讀行為感知均價

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