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阅读作为自主学习中重要的一环，在自主学习中有着不可取代的地位。因此，分析阅读中的行为并提取有效信息进行分析，有助于实现对学生的智能分析，以求实现智慧教育中针对不同的学习者制订与之适应的教学计划，***，智能地为学生定制资源、调整策略，以提升学习效率,提供可行性研究与基础方法探索[2]。但是，目前关于这方面的研究较为稀少。而在目前存在的对于阅读行为的研究中，其更多的是对阅读时人阅读书籍类别等进行研究，关于视线方面的实际研究仍具有极大的意义。通过用户阅读行为知识组织准备、获取、处理以及应用等四部分 来完成用户阅读行为知识的组织和应用。福建互联网智慧导读

通过分析移动阅读的影响因素结构模型，根据自变量和中间变量对潜变量的影响效果，发现直接影响市民移动阅读选择偏好和持续使用的因素依次为：满意度、感知费用水平、感知易用性、感知娱乐性、知觉行为控制、感知有用性、行为态度。其中，感知费用水平对持续行为意向产生负向影响，即个体感知为移动阅读支付的费用水平越高，其继续使用移动阅读的意向就越低。此外，感知风险性通过满意度间接对持续行为意向产生负向影响，感知形象提升和主观规范维度对移动阅读的持续行为意向影响效果不***。运营智慧导读互惠互利引导书友去听书，这就是读书群每周领读一本书的意义。

数字图书馆的建设需要突破传统的图书馆思维，在服务理念、工作模式和数字图书馆的架构等方面都要做出改变，数字图书馆的工作人员应具有大数据思维。因为数字图书馆面对的信息更加复杂，不仅包括图书文献信息，还包括各种网络信息，用户对数字图书馆的需求也在不断扩大，数字图书馆的工作人员必须跳出传统图书馆资源框架，更新数据理念，构建全数据框架。除此之外，数字图书馆应建立***服务理念。首先，数字图书馆的服务应是面向全社会的。其次，要提供全资源服务，丰富信息种类。

信息抽取是指从多源异构的数据源中提取出实体、属性以及实体之间的关系，在此基础上形成本体化的知识表达，它是知识图谱构建技术的关键［1］。早期信息抽取主要是基于预定规则的抽取技术，工作量庞大且*适用于特定的专业领域，后来人们开始尝试使用统计机器学习的方法，通过标注部分数据得到训练集，在此基础上再使用均方根误差算法（rootmeansquarederror,RMSE）或多项式回归算法（polyno⁃mialregression,PR）等有监督学习算法识别命名实体。上海半坡提供实时的知识关联分析：从文献篇名、摘要的文本词汇层面来分析词汇之间的概念关联。

关键词统计作为一种重要的文献统计分析方法，可以帮助我们快速了解到，有关个人信息国内外学者都进行了哪些方面的研究。因此，本文借助文献分析软件Citespace对所搜集文献的关键词进行词频统计，将文献中使用频次排在**的关键词提取出来，。通过对比分析国内外文献的高频关键词，我们可以发现：隐私关注、隐私悖论、个人信息披露行为均受到了国内外学者的关注，但国内外学者对于个人信息研究的侧重点有所不同，国外学者更加注重信息披露行为的模型研究。实现x y知识节点之间显性知识链的启发式揭示。智慧导读价格信息

人的行为、实践意义上的行事机巧，它是具有实用价值的处世方法。福建互联网智慧导读

大数据时代，数字图书馆技术要不断更新和完善，随着数字图书馆处理数据的广域不断扩大，如何将大数据相关技术运用到数字图书馆领域中，是人们比较关心的问题。语义技术可以使大量复杂数据建立有机联系，大数据环境需要语义技术的支持，同时通过运用语义分析技术和人工智能技术，可以将词典中的语义自动融入数字文献相关信息中。语义技术使文献或信息内部知识点间语义建立了关系，用户可以通过某**索借助语义关系获得有用知识，给用户带来便捷的获取知识的途径。除此之外，数据聚类技术也是信息高效利用的有效手段之一。聚类技术主要是将文献信息资源按特性分类，在数字图书馆中，应用聚类技术能够使信息的服务、分析和利用更加高效，同时可以对用户的检索行为进行处理和分析，还可以对数据资源进行聚类，通过将数据划分成多个小数据**，使得用户对信息的检索更加快捷，对用户需求信息的聚类可以帮助用户表达自身的需求，图书馆通过对用户行为的聚类能够发现用户的需求趋势，进而更好地为用户提供个性化服务。在大数据时代，信息分析技术在数字图书馆建设中的应用可以准确地对相关数据进行分析福建互联网智慧导读

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