智能化阅读行为感知价格信息

上海半坡《数字图书馆文献利用与评价》系统，实际是衔接图书馆内、外文献资源以及馆内、外（远程）读者的一个中枢网关。读者无论是通过Intranet（园区内网）还是Internet（远程互联网），都是经由这个增值服务中枢网关访问各个具体的文献资源数据库（包括本地镜像或是网上包库数据库）。p.2在整个读者文献服务过程中，半坡的文献中枢网关技术将实现以每位读者和每篇文献为基本粒度单位的读者阅读行为的历史记录的实时保存。相比常规的网络字节流量统计模式，文献中枢网关技术对读者阅读行为的感知，更能够真实反映文献资源利用状况构建一个科 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价格信息

毕强分析知识组织系 统的相关研究成果并揭示知识组织系统构建从机器可 读到机器可理解的发展趋势。贺德方冋从知识组织体 系的构建和应用角度总结出用户参与和用户使用优先 是知识组织的趋势。毕强、滕广青从语义角度研究数 字图书馆中的知识组织目标和内容，探析知识组织体系 演化路径不断柔化和复杂化。马费成等冋针对网络信 息资源集成中的困难，提出基于关联数据的网络信息资 源集成框架。王曰芬等四研究了面向个性化服务的知识组织机 制，将用户需求和用户隐性知识纳入其中，提出个性化 服务的知识组织过程和方法。咨询阅读行为感知口碑推荐随着图书馆数字文献资源的规模越来越大；数据库品种数量越来越多。

朱建平、章贵军、刘晓藏在剖析国内外大数据研究和应用现状的基础上，结合大数据特征和属性，从统计学角度界定大数据概念，重新审视大数据时代统计工作思路，将传统统计质量控制中的事后检验转变为事先预测，重点是揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。秦晓珠、李晨晖、麦范金、孙卓冋分析大数据环境下图书馆资源共享和数据分析的不足，从数据资源、数据分析技术、数据价值性等角度阐述基于大数据构建知识服务引擎体系，包括知识来源与过滤层、知识存储层、 知识表示与标引层、知识处理与挖掘层、知识检索与反 馈层等构成，为图书馆用户提供有效的知识服务。王平 E分析目前科技文献具有主题多样、动态性强等特点， 对主题发现和演化方法进行分析，并以中国知网CNKI 的图书馆学与情报学学科2003-2013年发表的论文进行 验证。薛文静、孔岩认为大数据环境下图书馆应该把 读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关 系等隐私数据作为图书馆数据釆集的对象，同时提出 措施避免读者个人隐私数据的泄露和侵犯。

用户阅读行为是指科技文献用户在使用科技文献系统过程中，为得到解决问题的知识（信息）所采用的信息获取方法、信息查询步骤、选用的检索词以及对检索结果选择等行为。为了更好地为用户提供高效知识服务，在目前大数据环境下，传统服务模式难以满足大数据环境下用户对知识服务的需求，因此为了提高科技文献服务效率，通过分析用户阅读行为，获取用户行为信息并进行组织和处理，为文献索引和知识服务提供决策和指导。用户阅读行为主要包括用户类型、用户问题、用户知识需求、阅读内容、获取方式、用户评价、信息推荐、文献资源等部分构成。大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关 系等隐私数据。

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。结合大数据特征和属性，从统 计学角度界定大数据概念，重新审视大数据时代统计工 作思路。咨询阅读行为感知选择

借助大数据分析方法和技术，对科技文献资源进行检索和组织，从中提取用户需要的 资源形成用户阅读内容。智能化阅读行为感知价格信息

每一个信息项可以是 一维数值，也可以是多维数值，如Session信息中不仅 有session编号，还有IP地址、开始时间、结束时间等。 Item信息除了名称外，还可能包括分类号、标引、关键词 等。Rank评分数据也可以是多维的，表达用户对相关 性、有用性的多方面评价。此外，由于网站功能和应用 的差异，有些数据可为空的（N/A） o例如一个分类浏 览的网站，可能就没有检索词的信息，搜索引擎日志则 大多没有用户评分的信息。用户行为知识的关联和分析主要实现用户阅读行为信息关联和用户阅读行为数据的依据，首先需要应用大数据环境下知识关联组织的方法，智能化阅读行为感知价格信息

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