品牌閱讀行為感知數據分析

為了實現用戶閱讀行為升華為用戶知識需求的目標，用戶行為知識組織工作的前期準備是十分重要的，它是用戶閱讀行為分析的基礎和保證。在用戶閱讀行為知識組織的前期構建準備中，需要用戶閱讀行為概念、類別等基礎數據資料等，雖然國內外學者對用戶閱讀行為進行大量研究，但在實際知識組織過程中對用戶閱讀行為知識組織準備尚未引起足夠重視。因此，欲將從用戶行為信息中發(fā)現的知識有效地組織起來，對于科技文獻資源的用戶,可以通過紙質和電子資源提供服務，用戶閱讀行為各類信息分布在這個服務全過程中，從電子期刊、電子書和電子閱讀工具三個方面分 析國外用戶電子閱讀需求和行為的研究現狀。品牌閱讀行為感知數據分析

綜上所述，目前國內外學者分析大數據環(huán)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(zhàn) 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。圖書館閱讀行為感知數據分析按 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(tǒng)提升服務質量的重要保證。

在用戶閱讀行為知識關聯和分析過程中，針對用戶 問題的類型和特征，根據問題及問題解答相關性來獲 取所需數據和知識，在用戶閱讀行為數據初步管理基 礎上，需要進行深度挖掘提煉成用戶的知識需求，同時 將用戶檢索和閱讀數據和知識以知識單元為基礎進行 描述，知識單元可以描述用戶閱讀行為與不同知識單元 之間的關聯關系，并針對用戶需求與科技文獻資源 進行關聯和映射，經過再組織后形成推薦的文獻資源， 為用戶個性化需求的知識服務提供資源保障

技術采納擴展模型(TAM2)是Venkatesh和Davis在技術采納模型(TAM)的基礎上提出的旨在研究感知有用性和行為意愿的模型。TAM2將感知有用性和行為意愿的影響因素歸納為社會影響過程和認知工具過程等兩個變量,其中社會影響過程具體包含主觀規(guī)范、自愿性和使用者形象等四個變量，認知工具過程包括工作相關性、產出質量、輸出質量和結果示范等四個變量叫切。對比TAM模型,TAM2將感知有用性的外部影響因素具體化為詳細的研究變量，提出主觀規(guī)范對用戶信息系統(tǒng)使用意圖的直接作用，提高了用戶技術接受行為的解釋度。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(huán)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(tǒng)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(yè)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，結合大數據特征和屬性，從統(tǒng) 計學角度界定大數據概念，重新審視大數據時代統(tǒng)計工 作思路。智能化閱讀行為感知收費套餐

并借助大數據方法和技術對 行為知識進行獲取、組織和應用，為主動式科技文獻資 源服務提供基礎和保障。品牌閱讀行為感知數據分析

在大數據環(huán)境下，科技文獻等各類數據式增長，卻難以提供快捷和有效的科技文獻服務，完 其原因，主要在于科技文獻資源組織沒有考慮科技文獻用戶閱讀行為。分析國內外用戶閱讀行為，不僅要對科 技文獻用戶閱讀行為進行分析，更重要的是對科技文獻閱讀用戶行為知識進行組織和分析，才能為科技文獻 服務提供支撐。文章以提高科技文獻知識服務的效率為目標，以科技文獻用戶閱讀行為為研完對象，從知識 組織角度分析科技文獻用戶閱讀行為知識，借助大數據分析方法，對用戶閱讀行為知識組織的準備、獲取、關 聯分析以及服務等組織過程，總體架構科技文獻閱讀行為知識組織模型，并把用戶閱讀行為分析融入到科技 文獻的知識組織和服務過程中，將用戶閱讀行為信息升華為用戶知識需求，**終指導知識提供部門為用戶提供 有效的科技文獻知識服務。品牌閱讀行為感知數據分析

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