圖書館閱讀行為感知簡介

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，提出主觀規范對用戶信息系統使用意圖的直接作用，提高了用戶技術接受行為的解釋度。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。圖書館閱讀行為感知簡介

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，圖書館閱讀行為感知簡介構建一個科 技文獻用戶閱讀行為知識組織框架，針對不同領域的 用戶知識需求，主動式組織科技文獻資源。

基于中樞網關模式的文獻利用統計將能夠提供針對圖書館所有文獻數據庫的、針對各個部門的、針對單個期刊品種的、針對單個讀者等等，以每篇閱讀文獻為基礎單位的文獻利用統計分析。能夠真實反映讀者和文獻數據庫利用情況，為圖書館讀者服務工作和為圖書館資源采購決策（包括試用數據庫）提供精細的科學依據.統計分析模塊中主要分為數據庫統計，用戶統計，部門統計。其中每種統計，都會對其流量，瀏覽數，下載數，閱讀數進行詳細統計。并且每種統計支持年月，日等相關條件限定。選擇對應的數據條件可以是單個條件，組合條件。例如：我們可以選擇一個具體的數據庫，，讀者，部門進行統計。也可以選擇對應部門下這個站點的使用情況，以及當前讀者訪問這個站點的情況.

1998年，王知津凹在《情報學報》上撰文指岀知識 組織順應了信息社會和知識社會的發展，梳理了知識 組織的定義，并對知識組織的目標及其活動領域進行 了深入探討。張文亮、徐躍權冋從微觀、中觀和宏觀三 個層次***系統地理解和解釋知識組織的概念和理論 體系，通過知識發現、知識描述**終實現知識的表達、 共享與創新。賀德方回從知識組織體系的構建和應用 角度，對知識組織體系之間的轉化、映射以及標準化等 方面的研究成果進行梳理和總結，認為用戶參與和用戶 使用優先是知識組織的趨勢。系統依據上海半坡發明專利，以文獻服 務網關特有技術為基礎，針對現有多種異構文獻資源數據庫.

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。沒有主客體區分的閱讀和傳播、輕松 閱讀和互動閱讀等特征，結合干擾和激勵閱讀的因素 提出合理化的建議。提供閱讀行為感知服務

針對已有 文獻數據從研究對象、研究切入點、研究方法和研究結 論四個方面分別總結研究的特點。圖書館閱讀行為感知簡介

閱讀是人類感知和認識世界的本能，由此獲得所需信息，調整自己的生存狀態。“互聯網+”時代給人們的生活和學習方式都帶來了**性的影響，每個人都已成為信息的參與者和貢獻者，涵蓋各個行業和領域的海量信息在互聯網上不斷生成和累積，數據（或者說信息）已經或者即將成為重要的生產因素。云技術的不斷發展和“互聯網+”時代的來臨，網絡分布式的海量信息及其各種媒體之間的鏈接所構成的巨量信息使網絡信息資源呈現式的增長，賦予了閱讀更加豐富的內涵和不同的閱讀方式，閱讀的便利性和知識的可得性得到極大的改善。隨著智能手機、電子閱讀器和平板電腦（IPAD）等電子設備在大學生中的不斷普及，數字化閱讀已經成為一種趨勢。圖書館閱讀行為感知簡介

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