Venkatesh等對比分析理性行為理論等八種模型的局限，構建包含績效期望、努力期望、社會影響和便利條件等四個變量的整合技術接受模型(UTAUT模型)。UTAUT模型被***用于用戶采納的相關研究中，涉及互聯網醫療產品和服務因、電子商務⑻.移動金融切、移動***國、移動健康服務聞和在線學習阿等多種領域用戶采納和使用行為研究。韓嘯基于中國國內10年文獻的分析發現在UTAUT模型研究的多元化背景下，研究變量之間的關系存在矛盾，因此采用薈萃分析方法對應用整合技術接受模型的相關研究進行綜合分析,研究結果表明績效期望、社會影響對采納行為意愿的作用效果為一般，而努力期望對采納行為意愿的影響較低，便利條件對使用行為的作用效果較低唄。Khechine等對國外UTATU模型的研究進行薈萃分析發現績效期望和便利條件對行為意愿作用效果較大，而努力期望和社會影響與行為意愿的效應值均為中等程度⑼。綜上所述UTATU模型在用戶行為意愿研究中具有良好的研究基礎，但變量的作用效果存在研究爭議同時，圖書館也 可籍此服務平臺，感知讀者文獻閱讀行為，以提高讀者服務效用。品質閱讀行為感知發現

移動閱讀服務是指通過手機、平板電腦、電子書閱讀器等移動終端進行的所有閱讀行為，包括通過手機瀏覽器瀏覽網頁，使用圖書、新聞、報紙和雜志等客戶端瀏覽微博,微信上相關文章和收聽有聲讀物等“。馬坤坤和萌意宏對社會化閱讀社區用戶參與行為的動機進行研究，發現社交性動機和娛樂性動機是影響高校學生參與社會化閱讀的主要因素"％劉坤鋒等基于雙路徑視角分析用戶閱讀行為,結果表明信息質量通過影響用戶態度改變讀者的閱讀行為⑼。四川信息閱讀行為感知通過用戶閱讀行為知識組織準備、獲取、處理以及應用等四部分 來完成用戶閱讀行為知識的組織和應用。

用戶行為差異化明顯。在大數據時代下的智慧圖書館，可以從海量的數據中對用戶行為特征、閱讀需求慣等相關因素進行分析，并在此基礎上為用戶提供一種個性化的智慧閱讀服務。大數據分析發現，由于用戶的意識形態、閱讀喜好、教育背景等各不相同，因此，在進行閱讀時，用戶行為之間存在著較大的差異。因此，在進行智慧圖書館建設的過程中，圖書館應充分考慮用戶的差異性，制定個性化服務策略。相關數據提供更加便利。在信息時代，人們獲取各項信息數據的方式更加快捷，但是也給智慧圖書館的建設提出了一系列的挑戰。現階段智慧圖書館的由于受技術和能力的限制，在其建設的過程中，往往會導致諸多隱藏數據未被充分挖掘。在用戶行為方面，盡管現階段數據獲取方式更加便捷，但是由于很多用戶信息安全性未得到保證，導致很多用戶在進行閱讀行為時，往往會受到一些不良信息的影響，造成用戶體驗并不是特別好。

互聯手段更加多樣化。物聯網技術的不斷成熟，將數據傳感設備與互聯網進行鏈接，實現了對圖書館所有資源的智能化識別、定位、跟蹤、管理以及監控，這樣一來，就為智慧圖書館的建設提供更加多樣化的管理手段。隨著我國現代信息技術的不斷發展，互聯手段在智慧圖書館的建設過程中的應用也越來越***。除了我們常說的數字圖書館、移動圖書館外，24小時自助圖書館也逐漸走進了人們的視野。智慧圖書館的出現，打破了傳統圖書館的桎梏，使的用戶行為也變的更加多樣化。隨著大數據技術的不斷成熟，互聯手段會更加豐富。將傳統統計質量控制中的事后檢驗轉變為事先 預測，重點是揭示隱藏在其中的有價值的模式和知識。

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。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。智能化閱讀行為感知好處

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。品質閱讀行為感知發現

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，品質閱讀行為感知發現

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