在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，科技文獻(xiàn)等各類數(shù)據(jù)式增長，卻難以提供快捷和有效的科技文獻(xiàn)服務(wù)，完 其原因，主要在于科技文獻(xiàn)資源組織沒有考慮科技文獻(xiàn)用戶閱讀行為。分析國內(nèi)外用戶閱讀行為，不僅要對(duì)科 技文獻(xiàn)用戶閱讀行為進(jìn)行分析，更重要的是對(duì)科技文獻(xiàn)閱讀用戶行為知識(shí)進(jìn)行組織和分析，才能為科技文獻(xiàn) 服務(wù)提供支撐。文章以提高科技文獻(xiàn)知識(shí)服務(wù)的效率為目標(biāo)，以科技文獻(xiàn)用戶閱讀行為為研完對(duì)象，從知識(shí) 組織角度分析科技文獻(xiàn)用戶閱讀行為知識(shí)，借助大數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)用戶閱讀行為知識(shí)組織的準(zhǔn)備、獲取、關(guān) 聯(lián)分析以及服務(wù)等組織過程，總體架構(gòu)科技文獻(xiàn)閱讀行為知識(shí)組織模型，并把用戶閱讀行為分析融入到科技 文獻(xiàn)的知識(shí)組織和服務(wù)過程中，將用戶...

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用戶査找信息的行為屬于自助行 為，一些初級(jí)用戶或缺乏使用經(jīng)驗(yàn)的用戶非常需要能夠 得到一些有助于查找信息的知識(shí)，這就需要系統(tǒng)能夠 將成功的査找行為和一些有效的查找策略記錄下來， 并在用戶需要時(shí)提供給他們。當(dāng)然，用戶的行為知識(shí)不 是簡單的檢索過程，它需要將眾多用戶的行為清洗、歸 納、總結(jié)，整理岀有價(jià)值的、合理的檢索行為過程，并 存儲(chǔ)于用戶行為知識(shí)庫，**終提供用戶服務(wù)。用戶行為 的知識(shí)服務(wù)不是一個(gè)人的行為推薦，而是眾多用戶行為 歸納總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)推薦；也不僅*是用戶使用過的檢索 詞推薦，還包括系統(tǒng)通過主題表等關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的相關(guān)詞 匯的提供。所以，用戶行為的知識(shí)服務(wù)是用戶行為知識(shí) 與相關(guān)知識(shí)集...

用戶行為差異化明顯。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的智慧圖書館，可以從海量的數(shù)據(jù)中對(duì)用戶行為特征、閱讀需求慣等相關(guān)因素進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上為用戶提供一種個(gè)性化的智慧閱讀服務(wù)。大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，由于用戶的意識(shí)形態(tài)、閱讀喜好、教育背景等各不相同，因此，在進(jìn)行閱讀時(shí)，用戶行為之間存在著較大的差異。因此，在進(jìn)行智慧圖書館建設(shè)的過程中，圖書館應(yīng)充分考慮用戶的差異性，制定個(gè)性化服務(wù)策略。相關(guān)數(shù)據(jù)提供更加便利。在信息時(shí)代，人們獲取各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的方式更加快捷，但是也給智慧圖書館的建設(shè)提出了一系列的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)階段智慧圖書館的由于受技術(shù)和能力的限制，在其建設(shè)的過程中，往往會(huì)導(dǎo)致諸多隱藏?cái)?shù)據(jù)未被充分挖掘。在用戶行為方面，盡管現(xiàn)階段數(shù)...

用戶閱讀行為知識(shí)的服務(wù)不僅*是通過科技文獻(xiàn) 資源庫來提供知識(shí)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(shí)服務(wù)，減少用戶檢索的時(shí)間。 知識(shí)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(shí)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(shì)，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(duì)用戶閱讀行為和知識(shí)需求借助大數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，對(duì)科技文獻(xiàn)資源進(jìn)行檢索和組織，從中提取用戶需要的 資源形成用戶閱讀內(nèi)容。上海提供閱讀行為感知進(jìn)行用戶所需知 識(shí)的組織，同時(shí)通過提供檢索輔助、檢索優(yōu)...

每一個(gè)信息項(xiàng)可以是 一維數(shù)值，也可以是多維數(shù)值，如Session信息中不僅 有session編號(hào)，還有IP地址、開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間等。 Item信息除了名稱外，還可能包括分類號(hào)、標(biāo)引、關(guān)鍵詞 等。Rank評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)也可以是多維的，表達(dá)用戶對(duì)相關(guān) 性、有用性的多方面評(píng)價(jià)。此外，由于網(wǎng)站功能和應(yīng)用 的差異，有些數(shù)據(jù)可為空的（N/A） o例如一個(gè)分類瀏 覽的網(wǎng)站，可能就沒有檢索詞的信息，搜索引擎日志則 大多沒有用戶評(píng)分的信息。用戶行為知識(shí)的關(guān)聯(lián)和分析主要實(shí)現(xiàn)用戶閱讀行為信息關(guān)聯(lián)和用戶閱讀行為數(shù)據(jù)的依據(jù)，首先需要應(yīng)用大數(shù)據(jù)環(huán)境下知識(shí)關(guān)聯(lián)組織的方法，不同的用戶群體的研 究目標(biāo)和影響因素不同，但每個(gè)研究的結(jié)...

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用戶査找信息的行為屬于自助行 為，一些初級(jí)用戶或缺乏使用經(jīng)驗(yàn)的用戶非常需要能夠 得到一些有助于查找信息的知識(shí)，這就需要系統(tǒng)能夠 將成功的査找行為和一些有效的查找策略記錄下來， 并在用戶需要時(shí)提供給他們。當(dāng)然，用戶的行為知識(shí)不 是簡單的檢索過程，它需要將眾多用戶的行為清洗、歸 納、總結(jié)，整理岀有價(jià)值的、合理的檢索行為過程，并 存儲(chǔ)于用戶行為知識(shí)庫，**終提供用戶服務(wù)。用戶行為 的知識(shí)服務(wù)不是一個(gè)人的行為推薦，而是眾多用戶行為 歸納總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)推薦；也不僅*是用戶使用過的檢索 詞推薦，還包括系統(tǒng)通過主題表等關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的相關(guān)詞 匯的提供。所以，用戶行為的知識(shí)服務(wù)是用戶行為知識(shí) 與相關(guān)知識(shí)集...