狭义的阅读行为是指用户将由视觉输入的文字符号的意义进行解码的过程，广义的阅读行为是读者在获取、选择、阅读、评价阅读对象过程中所产生的行为活动以及相关的心理反应[14]。本研究选择以广义的阅读行为进行讨论，将多渠道阅读行为定义为：个体借助不同的线上线下媒介渠道形式，进行选择、阅览、评价分享等多种阅读相关的行为活动。本研究将阅读渠道分为线上渠道与线下渠道两大类型进行实证研究。线上渠道包括借助网络搜索书评、使用阅读类App或Kindle等电子工具、访问读书网站或阅读公众号、参与线上阅读社区、撰写并发布书评等；线下渠道包括参加读书会、共读活动、图书漂流等。文本语义脑图检索系统通常会针对某一文献内容特征进行单一维度的文献聚类细分。互联网智慧导读采购

数字阅读行为呈现复合趋势：“读”不再是阅读过程的*****。相较传统阅读情境重点关注“读”的过程，在新媒介的促进下数字阅读过程前后的查询、选择和分享等辅助环节拥有了“多样化的活动方式、高价值的活动内容”[3]。这类环节的**价值因而被放大细化，数字阅读行为的趋势呈现复合化的特征。传播环境从单落点、单形态、单平台的形式向多落点、多形态、多平台[3]的转变，全媒体时代阅读形式不再受到限制，可以更加充分地利用现有技术条件挖掘阅读的价值。总体而言，以数字媒介为载体的阅读行为整体流程被拉长，各行为阶段间的相互作用更为复杂强烈，复合阅读体验给读者带来了对阅读全新的认知。互联网智慧导读采购图书馆的数字文献知识服务通常是由图书馆采购数字文献资源，读者分别各自访问一个个的文献数据库。

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。

用户满意度是影响移动阅读行为的**主要因素，满意度主要来自于初次使用后，通过对使用效果和期望的比较而产生的满意程度。满意度直接影响个体行为的持续使用意愿。因此，包括移动运营商和公共图书馆在内的移动阅读的提供者应注重用户体验，实现有效的动态管理，尽量延长用户行为的生命周期，关注处于周期不同阶段的用户需求，达到保留老用户、扩展新用户、提高用户忠诚度的策略目标。感知风险性通过满意度间接影响个体的持续移动阅读行为，风险性主要表现在来源不明的阅读费用成本、系统维护成本和信息安全性三方面。由于我国移动阅读现阶段的收费模式主要采用流量收费方式，用户一般都选择上网包月套餐，不用担心额外的流量费用，并且通过安装有效的安全软件，集*扰拦截、病毒查杀、流量监控、隐私保护、任务管理等多功能于一体，可以有效保障移动阅读媒介的使用安全，缓解使用的后顾之忧，提高用户满意度。因此，感知风险性维度对个体移动阅读持续使用意向的直接影响作用并不***，*通过满意度产生间接影响。智慧导读可以根据读者的需求和兴趣进行个性化推荐。

科学技术的发展使人们的思维发生了根本转变，数字图书馆要发展必须接受大数据思维。国外学者在数字图书馆的理念和技术应用方面进行了许多研究，他们借助大数据技术，通过对大学数字图书馆用户的行为深度挖掘，帮助高校对学生阅读行为进行科学分析。在技术方面，研究人员通过将大数据技术与嵌入式技术结合，利用传感器对图书馆系统内的相关数据进行采集，同时，为图书管理员提供了精细的数据信息，方便其进行决策，使图书馆功能性更强，在未来的数字图书馆研究中，许多学者更加注重其与互联网的融合，使数据图书馆更加完善。在国内，对于数字图书馆的研究也取得了许多成果，在发展理念方面，我国学者认为大数据可以促进数字图书馆的数据管理分析和使用的深层次变革，在发展的同时，对图书馆员的综合素质提出了更高的要求。学者分析了大数据环境下数字图书馆面临的问题，提出想防患于未然就必须转变观念，提高知识服务质量，完善图书馆管理系统，加强人员素质的培养。智慧导读可以帮助读者更好地理解文化背景和历史背景。互联网智慧导读采购

数字图书馆可以查询到所需的文献知识。互联网智慧导读采购

语义网络作为人工智能的重要应用领域之一，可以给用户提供一个更加准确、更加智能的知识获取环境。而知识图谱是实现语义网络的技术基础，是通向语义网络环境的鲜明道路［1］。在智慧学习的大环境下，叠加近年来****的防控需求，在线阅读已越来越多地成为广大读者的优先阅读方式。如果能够有效获取读者的阅读行为并构建对应的知识图谱，对于图书馆而言，可以及时了解其在阅读过程中的实际需求，继而进行针对性的阅读指导并为读者推荐个性化的阅读内容。互联网智慧导读采购