基于對移動閱讀相關文獻的統計.發現移動閱讀用戶行為主要包括采納行為、使用行為和持續使用行為等三種方式,相關理論基礎主要為UTAUT模型、技術采納擴展模型和期望確認模型，因此選擇績效期望、努力期望、社會影響、便利條件、信息質量、主觀規范、感知易用性、信息有用性和社交有用性和感知有用性、滿意度和期望確認程度等變量研討移動閱讀用戶行為影響因素的作用效果。移動閱讀服務用戶行為的概念模型如圖1所示,移動閱讀服務用戶行為影響因素不同的用戶群體的研 究目標和影響因素不同，但每個研究的結論都不能適 用于假設條件之外的其他目標用戶群。怎樣閱讀行為感知有哪些

對分析和利用用戶行為信息來實現知識服務的研 究已經有十多年的歷史。Cooley等(1997)將基于數 據挖掘的網絡知識發現分為網絡內容挖掘、網絡結構 挖掘和網絡使用挖掘。網絡使用挖掘指分析用戶行為 信息，這些信息產生于用戶和網絡交互的過程中，分 析者可以從用戶與網絡交互的海量信息中發現規則和 模式。白晨、甘利人㈣借助Bush-Mosterller和Blrgers- Sarin兩個經典強化學習模型剖析科技用戶信息檢索 過程中強化學習機理，通過實驗數據分析表明強化學 習可以成功反映科技用戶對數據庫檢索方法的學習過 程，而且Blrgers-Sarin模型擬合效果更好。數字圖書館閱讀行為感知咨詢熱線按 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。

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。

在網絡環境下，用戶査找信息的行為屬于自助行 為，一些初級用戶或缺乏使用經驗的用戶非常需要能夠 得到一些有助于查找信息的知識，這就需要系統能夠 將成功的査找行為和一些有效的查找策略記錄下來， 并在用戶需要時提供給他們。當然，用戶的行為知識不 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，整理岀有價值的、合理的檢索行為過程，并 存儲于用戶行為知識庫，**終提供用戶服務。用戶行為 的知識服務不是一個人的行為推薦，而是眾多用戶行為 歸納總結的經驗推薦；也不僅*是用戶使用過的檢索 詞推薦，還包括系統通過主題表等關聯產生的相關詞 匯的提供。所以，用戶行為的知識服務是用戶行為知識 與相關知識集成的知識服務。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.

綜上所述，目前國內外學者分析大數據環境下科技 文獻組織的內涵和特征，為科技文獻組織帶來新的挑戰 和要求；已有研究成果主要集中在先組式的知識組織體 系和方法研究，雖有考慮用戶需求和行為的知識組織體 系，但難以擺脫先組式知識組織的局限性；已有研究成 果側重以用戶閱讀行為為研究對象研究用戶閱讀行為影 響因素、電子資源使用意愿，側重于被動的信息檢索服 務，缺乏深入分析用戶問題，離主動的知識服務還有很大 差距，導致無法滿足用戶的需求。因此，本文重點探討 科技文獻用戶閱讀行為構成，構建用戶閱讀行為知識的 組織框架，借助大數據技術和方法，將用戶閱讀行為信 息升華為用戶知識需求，并引導科技文獻進行主動式針 對性的組織，從而為用戶提供有效的知識服務。從用戶體驗的視角 出發，對綜合性髙校圖書館的移動閱讀服務進行實證性研究。提供閱讀行為感知發現

包括知識來源與過濾層、知識存儲層、 知識表示與標引層、知識處理與挖掘層。怎樣閱讀行為感知有哪些

用戶閱讀行為知識的服務不僅*是通過科技文獻 資源庫來提供知識服務，而且需要結合用戶閱讀行為， 借助大數據環境下可視化方法和技術，為用戶提供需要 **近研究或者急需的知識服務，減少用戶檢索的時間。 知識服務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航，如用戶可直接査看 當前的熱門文檔、文檔或關鍵詞的訪問趨勢，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怎樣閱讀行為感知有哪些

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