語義網(wǎng)絡(luò)作為人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，可以給用戶提供一個更加準確、更加智能的知識獲取環(huán)境。而知識圖譜是實現(xiàn)語義網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)基礎(chǔ)，是通向語義網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的鮮明道路[1]。在智慧學(xué)習(xí)的大環(huán)境下，疊加近年來****的防控需求，在線閱讀已越來越多地成為廣大讀者的優(yōu)先閱讀方式。如果能夠有效獲取讀者的閱讀行為并構(gòu)建對應(yīng)的知識圖譜，對于圖書館而言，可以及時了解其在閱讀過程中的實際需求，繼而進行針對性的閱讀指導(dǎo)并為讀者推薦個性化的閱讀內(nèi)容；對于出版商而言，可以及時調(diào)整、改進電子出版物的內(nèi)容編排及后續(xù)再版工作，以更好地適應(yīng)目標讀者群體的實際需求。因而，此項研究工作對于進一步提升讀者的閱讀學(xué)習(xí)效果，完善圖書館的智慧化閱讀服務(wù)，推動促進全社會形成良好的智慧學(xué)習(xí)環(huán)境大有裨益。閱讀行為感知，揭示讀者的內(nèi)心世界。參考閱讀行為感知采購

研究表明，***，在使用閱讀類應(yīng)用的過程中，影響用戶參與行為的要素主要包括動機、能力、提示、內(nèi)容與環(huán)境。因此，可以通過分解用戶行為，明確用戶對影響要素的關(guān)注點，作為優(yōu)化用戶體驗的基礎(chǔ)。第二，論證參與行為類型與閱讀體驗維度的對應(yīng)關(guān)系應(yīng)當是：圍觀式行為一一般性體驗、行動式行為一支撐性體驗、話語式行為——高峰性體驗，并縱向觀察三者在參與程度上構(gòu)成用戶參與行為影響要素的層次。第三，從產(chǎn)品體驗的視角橫向梳理成三個階段，分別是印象感知和采納階段、互動參與和發(fā)展階段、持續(xù)參與和維持階段。綜上所述，整體地輸出適用于各階段的設(shè)計策略，依次為采納階段的基于寧靜交互的平衡感知策略、發(fā)展階段的基于用戶行為的互動體驗策略、維持階段的基于激勵積累的持續(xù)參與策略，系統(tǒng)地為數(shù)字閱讀領(lǐng)域的用戶體驗提供新的觀察視角與參考路徑。信息閱讀行為感知有什么用閱讀行為感知有助于提高閱讀教學(xué)的效果和質(zhì)量。

用戶閱讀行為知識的服務(wù)不僅*是通過科技文獻 資源庫來提供知識服務(wù)，而且需要結(jié)合用戶閱讀行為， 借助大數(shù)據(jù)環(huán)境下可視化方法和技術(shù)，為用戶提供需要 **近研究或者急需的知識服務(wù)，減少用戶檢索的時間。 知識服務(wù)的方式可以分為顯性和隱性兩種方式。顯性方 式是為用戶提供知識的査詢和導(dǎo)航，如用戶可直接?xùn)丝?當前的熱門文檔、文檔或關(guān)鍵詞的訪問趨勢，可以通過 文檔的分類快速找到和定位自己需要的文檔信息。隱性 方式是針對用戶閱讀行為和知識需求

信息抽取是指從多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中提取出實體、屬性以及實體之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上形成本體化的知識表達，它是知識圖譜構(gòu)建技術(shù)的關(guān)鍵［1］。早期信息抽取主要是基于預(yù)定規(guī)則的抽取技術(shù)，工作量龐大且*適用于特定的專業(yè)領(lǐng)域，后來人們開始嘗試使用統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的方法，通過標注部分數(shù)據(jù)得到訓(xùn)練集，在此基礎(chǔ)上再使用均方根誤差算法（rootmeansquarederror,RMSE）或多項式回歸算法（polyno?mialregression,PR）等有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識別命名實體。讀者不再需要親自到圖書館，而是通過互聯(lián)網(wǎng)連接到數(shù)字圖書館的資源庫，實現(xiàn)隨時隨地的閱讀。

數(shù)字閱讀行為呈現(xiàn)復(fù)合趨勢：“讀”不再是閱讀過程的*****。相較傳統(tǒng)閱讀情境重點關(guān)注“讀”的過程，在新媒介的促進下數(shù)字閱讀過程前后的查詢、選擇和分享等輔助環(huán)節(jié)擁有了“多樣化的活動方式、高價值的活動內(nèi)容”[3]。這類環(huán)節(jié)的**價值因而被放大細化，數(shù)字閱讀行為的趨勢呈現(xiàn)復(fù)合化的特征。傳播環(huán)境從單落點、單形態(tài)、單平臺的形式向多落點、多形態(tài)、多平臺[3]的轉(zhuǎn)變，全媒體時代閱讀形式不再受到限制，可以更加充分地利用現(xiàn)有技術(shù)條件挖掘閱讀的價值?？傮w而言，以數(shù)字媒介為載體的閱讀行為整體流程被拉長，各行為階段間的相互作用更為復(fù)雜強烈，復(fù)合閱讀體驗給讀者帶來了對閱讀全新的認知。。 高校圖書館要以讀者需求為導(dǎo)向， 為大學(xué)生提供 質(zhì)量的移動閱讀服務(wù)。品質(zhì)閱讀行為感知用戶體驗

深度閱讀，感知文字背后的思想脈絡(luò)。參考閱讀行為感知采購

數(shù)據(jù)挖掘是依靠先進的信息技術(shù)從海量的數(shù)據(jù)信息中快速、準確地提取所蘊藏的信息，并將這些信息用于工作實踐中。在數(shù)字圖書館中，數(shù)據(jù)挖掘具有特定的流程和層次，在數(shù)字圖書館信息參考查詢中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，具有很多優(yōu)勢。***，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠提高查詢的效率，從而能夠縮短等待的時間。第二，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)崟r獲取讀者在互聯(lián)網(wǎng)上的閱讀行為和閱讀偏好，可以依據(jù)這些信息分析出用戶的具體需要。第三，在文獻資源的檢索過程中，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效提升文獻檢索的效率。相較于傳統(tǒng)的圖書館而言，數(shù)字圖書館對文獻量的需求更大，必須制訂科學(xué)合理的采購計劃，才能實現(xiàn)館藏數(shù)字資源的均衡化。在數(shù)字圖書館中，對于一些用戶較少的文獻資料可以少量采購，而對于一些用戶需求量大的文獻資料可以大量采購。利用計算機挖掘技術(shù)，可以有效地分析出不同文獻的利用效率，以便科學(xué)準確地預(yù)測出圖書館館藏文獻的變化趨勢、采購趨勢以及數(shù)量要求，從而為采購提供決策依據(jù)。參考閱讀行為感知采購