綜上所述，目前國內外學者分析大數據環境下科技 文獻組織的內涵和特征，為科技文獻組織帶來新的挑戰 和要求；已有研究成果主要集中在先組式的知識組織體 系和方法研究，雖有考慮用戶需求和行為的知識組織體 系，但難以擺脫先組式知識組織的局限性；已有研究成 果側重以用戶閱讀行為為研究對象研究用戶閱讀行為影 響因素、電子資源使用意愿，側重于被動的信息檢索服 務，缺乏深入分析用戶問題，離主動的知識服務還有很大 差距，導致無法滿足用戶的需求。因此，本文重點探討 科技文獻用戶閱讀行為構成，構建用戶閱讀行為知識的 組織框架，借助大數據技術和方法，將用戶閱讀行為信 息升華為用戶知識需求，并引導科技文獻進行主動式針 對性的組織，從而為用戶提供有效的知識服務。科技文獻用戶的知識需求不斷細化和要求不斷提高，傳統科技文獻資源組織方式難以滿足要求。創新閱讀行為感知選擇

賬戶(Account):用于認證用戶以便于用戶使用系統資源。用戶賬戶信息不僅包括用戶標識名，還包括用戶的性別、年齡、教育背景等用戶屬性信息。檢索詞(Query):是表達用戶信息需求和檢索課題內容的基本單元。檢索詞可能是敘詞，也可能是用戶自述的關鍵詞和單元詞，表達了用戶本次會話的信息需求。評價：用戶在查詢和使用這些資源項目時對其有用性可能有一定的排序(Rank),這可能是顯性的評分，也可能是隱性的關注、下載、保存等行為。所以，用戶閱讀行為信息的概念化形式可以表示為I〈S,A,D,Q,R>,用戶行為知識則可以通過分析挖掘這五類信息項中兩項或多項之間的關聯關系得到。表1列出了部分信息項與用戶行為知識的關系。一站式閱讀行為感知發現借助大數據分析方法和技術，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。

對分析和利用用戶行為信息來實現知識服務的研 究已經有十多年的歷史。Cooley等(1997)將基于數 據挖掘的網絡知識發現分為網絡內容挖掘、網絡結構 挖掘和網絡使用挖掘。網絡使用挖掘指分析用戶行為 信息，這些信息產生于用戶和網絡交互的過程中，分 析者可以從用戶與網絡交互的海量信息中發現規則和 模式。白晨、甘利人㈣借助Bush-Mosterller和Blrgers- Sarin兩個經典強化學習模型剖析科技用戶信息檢索 過程中強化學習機理，通過實驗數據分析表明強化學 習可以成功反映科技用戶對數據庫檢索方法的學習過 程，而且Blrgers-Sarin模型擬合效果更好。

基于對移動閱讀相關文獻的統計.發現移動閱讀用戶行為主要包括采納行為、使用行為和持續使用行為等三種方式,相關理論基礎主要為UTAUT模型、技術采納擴展模型和期望確認模型，因此選擇績效期望、努力期望、社會影響、便利條件、信息質量、主觀規范、感知易用性、信息有用性和社交有用性和感知有用性、滿意度和期望確認程度等變量研討移動閱讀用戶行為影響因素的作用效果。移動閱讀服務用戶行為的概念模型如圖1所示,移動閱讀服務用戶行為影響因素但是，如何能使圖書館清晰了解讀者的閱讀行為，優化現有數字文獻館藏。

大數據概述。現階段我們所說的大數據技術，主要就是指的對海量數據的處理和使用。由于現代信息技術的不斷發展，信息的數據形式也愈發的多樣化，數據量也得到了較大的增長，傳統的數據分析方法已經不能滿足現階段數據分析的實際需求。隨著現代信息處理技術的不斷發展，云計算、數據挖掘等大數據技術被越來越來的應用到數據處理當中，這也給我國現階段的智慧圖書館服務工作提供了新的工作方法和思路。智慧圖書館概述。智慧圖書館是一種基于現代智能技術，并在此基礎上實現以人為本、綠色發展、智能感知以及互聯共享的一種未來圖書館發展的新模式。通過對物聯的整合，實現“資源、服務、技術、管理及讀者”五位一體的一種圖書管新模式，借助現在信息技術，為用戶提供更好的圖書館體驗。然而，數字圖書館目前服務現狀是：圖書館統一采購數字文獻資源。江蘇提供閱讀行為感知

大數據環境下圖書館應該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習慣和社會關 系等隱私數據。創新閱讀行為感知選擇

在網絡環境下，用戶査找信息的行為屬于自助行 為，一些初級用戶或缺乏使用經驗的用戶非常需要能夠 得到一些有助于查找信息的知識，這就需要系統能夠 將成功的査找行為和一些有效的查找策略記錄下來， 并在用戶需要時提供給他們。當然，用戶的行為知識不 是簡單的檢索過程，它需要將眾多用戶的行為清洗、歸 納、總結，整理岀有價值的、合理的檢索行為過程，并 存儲于用戶行為知識庫，**終提供用戶服務。用戶行為 的知識服務不是一個人的行為推薦，而是眾多用戶行為 歸納總結的經驗推薦；也不僅*是用戶使用過的檢索 詞推薦，還包括系統通過主題表等關聯產生的相關詞 匯的提供。所以，用戶行為的知識服務是用戶行為知識 與相關知識集成的知識服務。創新閱讀行為感知選擇

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