創(chuàng)新閱讀行為感知數(shù)據(jù)分析

網(wǎng)絡(luò)資源導(dǎo)讀服務(wù)相當(dāng)有代表性的職能之一就是回答讀者的問題。雖然網(wǎng)絡(luò)上的新聞、教育、科技以及娛樂等信息資源很豐富，但也有很多內(nèi)容沒有經(jīng)過規(guī)范化處理，要從中找到讀者所需的信息比較困難，難以滿足讀者的信息需求，導(dǎo)致出現(xiàn)信息孤島的現(xiàn)象。使讀者能夠有效并及時的得到所需的網(wǎng)絡(luò)資源正是網(wǎng)絡(luò)資源導(dǎo)讀服務(wù)的目的。在海量的信息資源與渴望獲得***和準(zhǔn)確的信息資源的讀者之間，網(wǎng)絡(luò)資源導(dǎo)讀服務(wù)工作是橋梁和紐帶。讀者可以通過電子方式進行提問，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對提問進行處理，網(wǎng)絡(luò)資源導(dǎo)讀服務(wù)工作者參照具體問題，利用信息資源庫中專業(yè)而***的知識儲備，準(zhǔn)確的向讀者反饋問題，使讀者的信息需求得到滿足，以此來提供網(wǎng)絡(luò)資源導(dǎo)讀服務(wù)。閱讀行為感知有助于提高閱讀教學(xué)的效果和質(zhì)量。創(chuàng)新閱讀行為感知數(shù)據(jù)分析

用戶參與行為的具體分析可從三方面進行：***，行為構(gòu)成。數(shù) 字閱讀類應(yīng)用主要的參與行為除了瀏覽、互動和創(chuàng)造行為，還包括 標(biāo)記、批注和收藏等閱讀過程中會發(fā)生的行為。另外，不同數(shù)字閱 讀類應(yīng)用其用戶參與行為偏好有所側(cè)重。例如， 在具備聲覺空間型 和經(jīng)典抽象性媒介特性的喜馬拉雅聽書應(yīng)用上，用戶偏重閱聽，從 而其中的參與行為會有所不同。根 據(jù)感官類 型和內(nèi)容 特 性的媒介 劃分可以明確用戶參與行為的一般構(gòu)成，以及在某一媒介類型的參 與行為側(cè)重， 然后根據(jù)用戶研究方法進行定性分析，總結(jié)參與行為 構(gòu)成的一般規(guī)律。第二，行為類型。用戶參與行為分 成圍觀式參與、話語式參與和行動式參與三種參與類型，對數(shù)字閱 讀類應(yīng)用的使用過程中用戶所產(chǎn)生的參與行為包括瀏覽、搜尋、標(biāo) 注、評論、收藏、分享等，根據(jù)參與程度將參與行為類型進行分類， 建立參與行為構(gòu)成的影響要素與參與程度、閱讀體驗之間的內(nèi)在關(guān) 聯(lián)。一站式閱讀行為感知哪家好閱讀行為感知，是知識內(nèi)化的關(guān)鍵步驟。

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(dāng)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

長久在線、長久連接的生活狀態(tài)[23]促進了用戶對移動閱讀感知意識和能力的提升。為規(guī)避知識付費之短，實現(xiàn)與用戶的緊密關(guān)聯(lián)與長久黏性，升級用戶持續(xù)閱讀行為，平臺需打造開放的移動閱讀場域并培育更多用戶群體的社會化閱讀慣習(xí)。相較于傳統(tǒng)閱讀，社會化閱讀更強調(diào)用戶在閱讀過程中的交互與體驗，因此為進一步培育用戶社會化閱讀慣習(xí)，平臺除了以高質(zhì)量的精細內(nèi)容連接用戶，還需充分了解用戶閱讀需求及考察分層情況，如通過持續(xù)追蹤用戶閱讀社交數(shù)據(jù)、***查驗用戶間互動效果等，均能有效助推用戶社交慣習(xí)的養(yǎng)成。同時移動閱讀內(nèi)容的多樣化、***和推送閱讀產(chǎn)品的豐富化與高頻次，是培育用戶慣習(xí)的**。這促使移動閱讀平臺在滿足用戶基本閱讀需求外，更應(yīng)關(guān)照用戶期待、重復(fù)及推薦行為的動態(tài)變化，并從中捕捉到高度重疊且相對穩(wěn)定的其他訴求。通過潛移默化地培育社會化閱讀慣習(xí)以實現(xiàn)用戶持續(xù)閱讀行為的升級。閱讀行為感知它涉及到讀者對書面文字符號的識別和辨認(rèn)，以及這一過程中讀者的心理活動和認(rèn)知結(jié)構(gòu)。

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(zhǔn)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。閱讀行為感知可以幫助我們更好地了解讀者的閱讀習(xí)慣和需求。咨詢閱讀行為感知質(zhì)量

閱讀行為感知有助于提升個人和社會對于閱讀重要性的認(rèn)識。創(chuàng)新閱讀行為感知數(shù)據(jù)分析

閱讀作為自主學(xué)習(xí)中重要的一環(huán)，在自主學(xué)習(xí)中有著不可取代的地位。因此，分析閱讀中的行為并提取有效信息進行分析，有助于實現(xiàn)對學(xué)生的智能分析，以求實現(xiàn)智慧教育中針對不同的學(xué)習(xí)者制訂與之適應(yīng)的教學(xué)計劃，***，智能地為學(xué)生定制資源、調(diào)整策略，以提升學(xué)習(xí)效率,提供可行性研究與基礎(chǔ)方法探索。但是，目前關(guān)于這方面的研究較為稀少。而在目前存在的對于閱讀行為的研究中，其更多的是對閱讀時人閱讀書籍類別等進行研究，關(guān)于視線方面的實際研究仍具有極大的意義。創(chuàng)新閱讀行為感知數(shù)據(jù)分析