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；对于出版商而言，可以及时调整、改进电子出版物的内容编排及后续再版工作，以更好地适应目标读者群体的实际需求。因而，此项研究工作对于进一步提升读者的阅读学习效果，完善图书馆的智慧化阅读服务，推动促进全社会形成良好的智慧学习环境大有裨益。阅读行为感知，揭示读者的内心世界。参考阅读行为感知采购

研究表明，***，在使用阅读类应用的过程中，影响用户参与行为的要素主要包括动机、能力、提示、内容与环境。因此，可以通过分解用户行为，明确用户对影响要素的关注点，作为优化用户体验的基础。第二，论证参与行为类型与阅读体验维度的对应关系应当是：围观式行为一一般性体验、行动式行为一支撑性体验、话语式行为——高峰性体验，并纵向观察三者在参与程度上构成用户参与行为影响要素的层次。第三，从产品体验的视角横向梳理成三个阶段，分别是印象感知和采纳阶段、互动参与和发展阶段、持续参与和维持阶段。综上所述，整体地输出适用于各阶段的设计策略，依次为采纳阶段的基于宁静交互的平衡感知策略、发展阶段的基于用户行为的互动体验策略、维持阶段的基于激励积累的持续参与策略，系统地为数字阅读领域的用户体验提供新的观察视角与参考路径。信息阅读行为感知有什么用阅读行为感知有助于提高阅读教学的效果和质量。

用户阅读行为知识的服务不仅*是通过科技文献 资源库来提供知识服务，而且需要结合用户阅读行为， 借助大数据环境下可视化方法和技术，为用户提供需要 **近研究或者急需的知识服务，减少用户检索的时间。 知识服务的方式可以分为显性和隐性两种方式。显性方 式是为用户提供知识的査询和导航，如用户可直接査看 当前的热门文档、文档或关键词的访问趋势，可以通过 文档的分类快速找到和定位自己需要的文档信息。隐性 方式是针对用户阅读行为和知识需求

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。读者不再需要亲自到图书馆，而是通过互联网连接到数字图书馆的资源库，实现随时随地的阅读。

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。。 高校图书馆要以读者需求为导向， 为大学生提供 质量的移动阅读服务。品质阅读行为感知用户体验

深度阅读，感知文字背后的思想脉络。参考阅读行为感知采购

数据挖掘是依靠先进的信息技术从海量的数据信息中快速、准确地提取所蕴藏的信息，并将这些信息用于工作实践中。在数字图书馆中，数据挖掘具有特定的流程和层次，在数字图书馆信息参考查询中应用数据挖掘技术，具有很多优势。***，利用数据挖掘技术能够提高查询的效率，从而能够缩短等待的时间。第二，利用数据挖掘技术能够实时获取读者在互联网上的阅读行为和阅读偏好，可以依据这些信息分析出用户的具体需要。第三，在文献资源的检索过程中，应用数据挖掘技术能够有效提升文献检索的效率。相较于传统的图书馆而言，数字图书馆对文献量的需求更大，必须制订科学合理的采购计划，才能实现馆藏数字资源的均衡化。在数字图书馆中，对于一些用户较少的文献资料可以少量采购，而对于一些用户需求量大的文献资料可以大量采购。利用计算机挖掘技术，可以有效地分析出不同文献的利用效率，以便科学准确地预测出图书馆馆藏文献的变化趋势、采购趋势以及数量要求，从而为采购提供决策依据。参考阅读行为感知采购