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。從用戶體驗的視角 出發，對綜合性髙校圖書館的移動閱讀服務進行實證性研究。圖書館閱讀行為感知口碑推薦

還有許多學者都將移動閱讀進行了定義，如***學者卞慶祥認為：“以手機、PDA等移動設備為閱讀工具通過無線互聯網對網上電子資源進行瀏覽閱讀的行為”；還有高春玲、樓向英、岳蓓等認為，移動閱讀是以手機等其他移動設備為終端的閱讀方式，內容涵蓋多方面，一切可以呈現的資源，盡管其文字描述各不相同，但其**都一樣，都是以移動網絡、終端對移動閱讀進行界定。筆者認為移動閱讀是移動環境下的閱讀，相對固定而言，移動是人或物在空間位置上的變化，運動中、旅途中、交通中等，固定環境如教室、辦公室、圖書館等，移動閱讀是現代科技發展的結果。基于無線或移動通信網絡的環境，實現了我們隨時隨地獲取信息的渴望，借助移動設備實現信息的雙向互動傳遞。我們需要將移動閱讀和移動閱讀服務區別，移動閱讀是相對于用戶來說的，而移動閱讀服務則是相對于服務機構為移動用戶提供服務。圖書館閱讀行為感知口碑推薦分析大學生手機閱讀信息行為的發展和 變化規律，提取大學生閱讀行為具有缺少對資源和技 術的了解和關注。

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

基于期望確認理論并結合TAM中感知有 用性這一變量構建期望確認模型,相關變量主要由感知有用性、期望確認程度、滿意度和持續使用意愿等四個變量構成,期望確認模型延續期望確認理論的應用領域,主要研究信息系統的持續使用行為㈣。曹高輝等基于期望確認模型探討感知易用性、感知有用性、期望確認度和感知趣味性、自我價值感知、預期互惠關系及滿意度等變量對消費者持續參與在線購物評論意愿的影響⑼。趙文軍基于感知價值視角分析移動SNS用戶持續使用意愿,研究結果表明社會價值、信息價值和娛樂價值對用戶持續使用意愿具有直接和間接兩種正向影響閃。韋驍勇和沈蕾引入有限理性的觀點分析消費者認知鎖定對其持續使用意愿的作用效果，發現其對消費者在線技術的持續使用具有正向影響⑼。Chen等整合期望確認模型、技術采納模型和創新擴散模型探討用戶持續使用電子雜志的影響因素的作用效果冋。Joo和Choi以期望確認模型為基礎結合信息來源質量建立用戶持續使用在線圖書館資源的擴展期望確認模型匈。因此期望確認模型在用戶信息行為持續使用的研究具有***的研究基礎。將信 息用戶科技文獻下載行為作為研究對象，構建科技文 獻下載行為的構成。

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，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？一站式閱讀行為感知是什么

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。圖書館閱讀行為感知口碑推薦

用戶在使用科技文獻資源過程中所涉及的各類信息。具體包括；用戶在一段時間內登錄網站完成特定檢索瀏覽任務的會話(Session)信息；用戶檢索和瀏覽的目標個體文檔(Document)信息；用戶注冊的賬戶(Account)信息；用戶在檢索、瀏覽資源項目時所使用檢索詞(Query)以及用戶在查詢和使用這些資源項目時對其有用性的排序(Rank).以上信息域是進行用戶閱讀行為知識組織的基礎，科技文獻資源服務提供設計者應通過客戶端數據、服務器日志或數據庫等方式記錄這些用戶閱讀行為信息，作為用戶閱讀行為分析的基礎。每個用戶閱讀行為按照以下信息項的概念定義。圖書館閱讀行為感知口碑推薦

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