智能化阅读行为感知采购

“知识组织”始见于1929年美国图书馆学家布利斯 的专著，并在图书馆学、情报学的分类系统和叙词表研 究基础上发展起来，是信息组织的比较高形式。Budin总结KOS的功能主要包括组织和保存大量文献内容 的工具、信息系统的组成部分等。Pastor-Sanchez将 SKOS与其他的词典、叙词表表现方式进行比较，并建 议从用户视角来管理、检索等操作，而且提出从用户需 求角度研究SKOS。曾蕾囲认为KOS可为一个领域内语 义结构建模，并为标签、定义、关系和性质提供语义、 导航和翻译，嵌入到网络中帮助用户发现和检索知识。 Mai四从认知视角***分析了人的信息行为对设计受控 词汇的影响，将用户来源和价值观作为一个维度进行 分析,研究中结合用户需求来描述和组织知识。构建一个科 技文献用户阅读行为知识组织框架，针对不同领域的 用户知识需求，主动式组织科技文献资源。智能化阅读行为感知采购

大数据对于智慧图书馆建设的积极意义。首先，大数据时代下的智慧图书馆可以为所有的用户提供一个更好的阅读环境，打破传统图书阅读在时间空间以及载体上的桎梏；其次，大数据时代下的智慧图书馆可以满足各个层次用户的具体需求，通过对用户浏览数据的分析，为用户制定适合用户自身的个性化阅读服务；***，大数据时代下的智慧图书馆可以为用户提供更加完善的用户体验，通过对用户日常图书馆阅读、借还、书目等相关行为的分析，根据用户的行为习惯，制定相应的服务技术，为用户提供更加良好的用户体验。品质阅读行为感知优势迫切期待科技文献服务部门能够 从杂乱繁杂的数据中提取出解决问题的知识，以服务于大众。

在用户阅读行为知识关联和分析过程中，针对用户 问题的类型和特征，根据问题及问题解答相关性来获 取所需数据和知识，在用户阅读行为数据初步管理基 础上，需要进行深度挖掘提炼成用户的知识需求，同时 将用户检索和阅读数据和知识以知识单元为基础进行 描述，知识单元可以描述用户阅读行为与不同知识单元 之间的关联关系，并针对用户需求与科技文献资源 进行关联和映射，经过再组织后形成推荐的文献资源， 为用户个性化需求的知识服务提供资源保障

对分析和利用用户行为信息来实现知识服务的研 究已经有十多年的历史。Cooley等(1997)将基于数 据挖掘的网络知识发现分为网络内容挖掘、网络结构 挖掘和网络使用挖掘。网络使用挖掘指分析用户行为 信息，这些信息产生于用户和网络交互的过程中，分 析者可以从用户与网络交互的海量信息中发现规则和 模式。白晨、甘利人㈣借助Bush-Mosterller和Blrgers- Sarin两个经典强化学习模型剖析科技用户信息检索 过程中强化学习机理，通过实验数据分析表明强化学 习可以成功反映科技用户对数据库检索方法的学习过 程，而且Blrgers-Sarin模型拟合效果更好。针对已有 文献数据从研究对象、研究切入点、研究方法和研究结 论四个方面分别总结研究的特点。

用户阅读行为知识获取主要任务是根据用户问题和检索目标资源的过程进行采集、检测、修正、抽取等过程初步检测和消除噪音数据，合并同类数据肉，剔除 重复记录数据和不可用的数据资源，形成粗粒度的数 据清洗框架，有效提高数据的质量，为用户阅读行为知 识组织提供可靠资源支撑。其中日志数据是用户阅读 行为知识获取**重要来源之一，因此用户阅读行为知 识获取重点就是用户阅读日志数据的获取。用户日志数据的预处理，将多格式、非结构化、含 冗余数据的日志整理到日志标准数据库中。经过处理 后的日志示例数据同时，图书馆也 可籍此服务平台，感知读者文献阅读行为，以提高读者服务效用。网络阅读行为感知数据分析

但是，如何能使图书馆清晰了解读者的阅读行为，优化现有数字文献馆藏。智能化阅读行为感知采购

用户行为差异化明显。在大数据时代下的智慧图书馆，可以从海量的数据中对用户行为特征、阅读需求惯等相关因素进行分析，并在此基础上为用户提供一种个性化的智慧阅读服务。大数据分析发现，由于用户的意识形态、阅读喜好、教育背景等各不相同，因此，在进行阅读时，用户行为之间存在着较大的差异。因此，在进行智慧图书馆建设的过程中，图书馆应充分考虑用户的差异性，制定个性化服务策略。相关数据提供更加便利。在信息时代，人们获取各项信息数据的方式更加快捷，但是也给智慧图书馆的建设提出了一系列的挑战。现阶段智慧图书馆的由于受技术和能力的限制，在其建设的过程中，往往会导致诸多隐藏数据未被充分挖掘。在用户行为方面，尽管现阶段数据获取方式更加便捷，但是由于很多用户信息安全性未得到保证，导致很多用户在进行阅读行为时，往往会受到一些不良信息的影响，造成用户体验并不是特别好。智能化阅读行为感知采购

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