狹義的閱讀行為是指用戶將由視覺輸入的文字符號的意義進行解碼的過程，廣義的閱讀行為是讀者在獲取,、選擇,、閱讀、評價閱讀對象過程中所產(chǎn)生的行為活動以及相關(guān)的心理反應(yīng)[14],。本研究選擇以廣義的閱讀行為進行討論,，將多渠道閱讀行為定義為：個體借助不同的線上線下媒介渠道形式，進行選擇,、閱覽,、評價分享等多種閱讀相關(guān)的行為活動。本研究將閱讀渠道分為線上渠道與線下渠道兩大類型進行實證研究,。線上渠道包括借助網(wǎng)絡(luò)搜索書評、使用閱讀類App或Kindle等電子工具,、訪問讀書網(wǎng)站或閱讀公眾號,、參與線上閱讀社區(qū)、撰寫并發(fā)布書評等,；線下渠道包括參加讀書會,、共讀活動、圖書漂流等,。文本語義腦圖檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻內(nèi)容特征進行單一維度的文獻聚類細分,。互聯(lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀采購

數(shù)字閱讀行為呈現(xiàn)復(fù)合趨勢：“讀”不再是閱讀過程的*****,。相較傳統(tǒng)閱讀情境重點關(guān)注“讀”的過程,，在新媒介的促進下數(shù)字閱讀過程前后的查詢、選擇和分享等輔助環(huán)節(jié)擁有了“多樣化的活動方式,、高價值的活動內(nèi)容”[3],。這類環(huán)節(jié)的**價值因而被放大細化，數(shù)字閱讀行為的趨勢呈現(xiàn)復(fù)合化的特征,。傳播環(huán)境從單落點,、單形態(tài)、單平臺的形式向多落點、多形態(tài),、多平臺[3]的轉(zhuǎn)變,，全媒體時代閱讀形式不再受到限制，可以更加充分地利用現(xiàn)有技術(shù)條件挖掘閱讀的價值,?？傮w而言，以數(shù)字媒介為載體的閱讀行為整體流程被拉長,，各行為階段間的相互作用更為復(fù)雜強烈,，復(fù)合閱讀體驗給讀者帶來了對閱讀全新的認知?；ヂ?lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀采購圖書館的數(shù)字文獻知識服務(wù)通常是由圖書館采購數(shù)字文獻資源,，讀者分別各自訪問一個個的文獻數(shù)據(jù)庫。

信息抽取是指從多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中提取出實體,、屬性以及實體之間的關(guān)系,，在此基礎(chǔ)上形成本體化的知識表達，它是知識圖譜構(gòu)建技術(shù)的關(guān)鍵［1］,。早期信息抽取主要是基于預(yù)定規(guī)則的抽取技術(shù),，工作量龐大且*適用于特定的專業(yè)領(lǐng)域，后來人們開始嘗試使用統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)的方法,，通過標(biāo)注部分?jǐn)?shù)據(jù)得到訓(xùn)練集,，在此基礎(chǔ)上再使用均方根誤差算法（rootmeansquarederror,RMSE）或多項式回歸算法（polyno?mialregression,PR）等有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識別命名實體。

用戶滿意度是影響移動閱讀行為的**主要因素,，滿意度主要來自于初次使用后,，通過對使用效果和期望的比較而產(chǎn)生的滿意程度。滿意度直接影響個體行為的持續(xù)使用意愿,。因此,，包括移動運營商和公共圖書館在內(nèi)的移動閱讀的提供者應(yīng)注重用戶體驗，實現(xiàn)有效的動態(tài)管理,，盡量延長用戶行為的生命周期,，關(guān)注處于周期不同階段的用戶需求，達到保留老用戶,、擴展新用戶,、提高用戶忠誠度的策略目標(biāo)。感知風(fēng)險性通過滿意度間接影響個體的持續(xù)移動閱讀行為,，風(fēng)險性主要表現(xiàn)在來源不明的閱讀費用成本,、系統(tǒng)維護成本和信息安全性三方面。由于我國移動閱讀現(xiàn)階段的收費模式主要采用流量收費方式,，用戶一般都選擇上網(wǎng)包月套餐,，不用擔(dān)心額外的流量費用，并且通過安裝有效的安全軟件，集*擾攔截,、病毒查殺,、流量監(jiān)控、隱私保護,、任務(wù)管理等多功能于一體,，可以有效保障移動閱讀媒介的使用安全，緩解使用的后顧之憂,，提高用戶滿意度,。因此，感知風(fēng)險性維度對個體移動閱讀持續(xù)使用意向的直接影響作用并不***,，*通過滿意度產(chǎn)生間接影響,。智慧導(dǎo)讀可以根據(jù)讀者的需求和興趣進行個性化推薦。

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展使人們的思維發(fā)生了根本轉(zhuǎn)變,，數(shù)字圖書館要發(fā)展必須接受大數(shù)據(jù)思維,。國外學(xué)者在數(shù)字圖書館的理念和技術(shù)應(yīng)用方面進行了許多研究，他們借助大數(shù)據(jù)技術(shù),，通過對大學(xué)數(shù)字圖書館用戶的行為深度挖掘,，幫助高校對學(xué)生閱讀行為進行科學(xué)分析。在技術(shù)方面,，研究人員通過將大數(shù)據(jù)技術(shù)與嵌入式技術(shù)結(jié)合,，利用傳感器對圖書館系統(tǒng)內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集，同時,，為圖書管理員提供了精細的數(shù)據(jù)信息,，方便其進行決策，使圖書館功能性更強,，在未來的數(shù)字圖書館研究中，許多學(xué)者更加注重其與互聯(lián)網(wǎng)的融合,，使數(shù)據(jù)圖書館更加完善,。在國內(nèi)，對于數(shù)字圖書館的研究也取得了許多成果,，在發(fā)展理念方面,，我國學(xué)者認為大數(shù)據(jù)可以促進數(shù)字圖書館的數(shù)據(jù)管理分析和使用的深層次變革，在發(fā)展的同時,，對圖書館員的綜合素質(zhì)提出了更高的要求,。學(xué)者分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)字圖書館面臨的問題，提出想防患于未然就必須轉(zhuǎn)變觀念,，提高知識服務(wù)質(zhì)量,，完善圖書館管理系統(tǒng)，加強人員素質(zhì)的培養(yǎng)。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景,?；ヂ?lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀采購

數(shù)字圖書館可以查詢到所需的文獻知識?；ヂ?lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀采購

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,?；ヂ?lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀采購