數(shù)字閱讀過(guò)程具有參與傾向：用戶(hù)參與賦予數(shù)字閱讀類(lèi) 應(yīng)用巨大價(jià)值?？萍嫉母咚侔l(fā)展與媒介的迭代創(chuàng)新使得用戶(hù)習(xí)慣于 從判斷、計(jì)劃到實(shí)施的各個(gè)階段通通依賴(lài)于信息網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行具體某類(lèi) 行為， 而用戶(hù)體驗(yàn)的友好程度對(duì)用戶(hù)決策產(chǎn)生影響所占的比重越來(lái) 越大，因此，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中通過(guò)研究用戶(hù)行為，進(jìn)而改良信息系統(tǒng) 體驗(yàn)流程的設(shè)計(jì)方法受到***關(guān)注[4]。另外，數(shù)字閱讀行為基本承襲 了紙本閱讀，例如，在閱讀過(guò)程中用戶(hù)會(huì)產(chǎn)生批注、標(biāo)記、畫(huà)線(xiàn)、摘 抄、評(píng)論、分享等行為，數(shù)字閱讀活動(dòng)中用戶(hù)參與的行為傾向被進(jìn)一 步放大，用戶(hù)在閱讀體驗(yàn)中的深度參與為數(shù)字閱讀類(lèi)應(yīng)用創(chuàng)造了巨 大價(jià)值。閱讀行為感知有助于推動(dòng)閱讀研究領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新。品牌閱讀行為感知費(fèi)用

數(shù)字閱讀體驗(yàn)處于重塑階段：閱讀體驗(yàn)達(dá)到前所未有的多維與豐富。在數(shù)字化生存的浪潮中，慣常的生活方式被打破，現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品層出不窮，在數(shù)字閱讀領(lǐng)域也是如此，技術(shù)創(chuàng)新讓閱讀體驗(yàn)乘上了數(shù)字化的快車(chē)。在體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)浪潮的推動(dòng)下，數(shù)字閱讀行業(yè)相關(guān)產(chǎn)品應(yīng)用各出奇招抓住閱讀者的注意力，為創(chuàng)造良好舒適的閱讀體驗(yàn)而服務(wù)。多種形式的輕量交互的設(shè)計(jì)初衷是為了還原用戶(hù)心中**初始的閱讀體驗(yàn)，有聲閱讀生態(tài)的形成使得用戶(hù)可以自如地在各類(lèi)場(chǎng)景進(jìn)行閱讀。與此同時(shí)，用戶(hù)之間能夠流暢地互動(dòng)交流，技術(shù)放大了閱讀者充分參與的可能性，比較大限度地發(fā)掘了人的創(chuàng)造性，閱讀體驗(yàn)達(dá)到了前所未有的多維與豐富。品牌閱讀行為感知模式數(shù)字圖書(shū)館的閱讀行為感知還涉及到讀者的個(gè)性化需求和行為習(xí)慣。

語(yǔ)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(hù)提供一個(gè)更加準(zhǔn)確、更加智能的知識(shí)獲取環(huán)境。而知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)基礎(chǔ)，是通向語(yǔ)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(lái)****的防控需求，在線(xiàn)閱讀已越來(lái)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(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜，對(duì)于圖書(shū)館而言，可以及時(shí)了解其在閱讀過(guò)程中的實(shí)際需求，繼而進(jìn)行針對(duì)性的閱讀指導(dǎo)并為讀者推薦個(gè)性化的閱讀內(nèi)容；對(duì)于出版商而言，可以及時(shí)調(diào)整、改進(jìn)電子出版物的內(nèi)容編排及后續(xù)再版工作，以更好地適應(yīng)目標(biāo)讀者群體的實(shí)際需求。因而，此項(xiàng)研究工作對(duì)于進(jìn)一步提升讀者的閱讀學(xué)習(xí)效果，完善圖書(shū)館的智慧化閱讀服務(wù)，推動(dòng)促進(jìn)全社會(huì)形成良好的智慧學(xué)習(xí)環(huán)境大有裨益。

伴隨著閱讀方式的改變，移動(dòng)閱讀APP開(kāi)始***的推廣和應(yīng)用，移動(dòng)閱讀APP不斷開(kāi)發(fā)新的閱讀服務(wù)方式，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)移動(dòng)閱讀的研究也越來(lái)越多，但對(duì)于移動(dòng)閱讀的概念學(xué)者們觀點(diǎn)尚不統(tǒng)一，有廣義和狹義之分。廣義的移動(dòng)閱讀認(rèn)為，利用移動(dòng)終端進(jìn)行的所有閱讀的行為都可以稱(chēng)為移動(dòng)閱讀，移動(dòng)閱讀的途徑豐富多樣，既包含通過(guò)瀏覽器瀏覽網(wǎng)頁(yè)、閱讀書(shū)城、新聞、報(bào)紙、雜志的客戶(hù)端、還包括通過(guò)微信、微博等社交軟件閱讀文章等，移動(dòng)閱讀的內(nèi)容包括電子圖書(shū)、期刊、報(bào)紙、雜志、漫畫(huà)等[30]。狹義的移動(dòng)閱讀是指通過(guò)手機(jī)、平板電腦、電子閱讀器等移動(dòng)終端設(shè)備進(jìn)行文學(xué)作品的閱讀，閱讀內(nèi)容*包括網(wǎng)絡(luò)文學(xué)與出版物的電子版。深入了解閱讀行為感知有助于出版業(yè)更好地滿(mǎn)足讀者的需求。

信息抽取是指從多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中提取出實(shí)體、屬性以及實(shí)體之間的關(guān)系，在此基礎(chǔ)上形成本體化的知識(shí)表達(dá)，它是知識(shí)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(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，后來(lái)人們開(kāi)始嘗試使用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)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(xiàng)式回歸算法（polyno?mialregression,PR）等有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識(shí)別命名實(shí)體。閱讀中感知，是智慧與情感的交融。圖書(shū)館閱讀行為感知有哪些

通過(guò)記錄讀者的閱讀時(shí)間、閱讀速度、閱讀時(shí)長(zhǎng)等指標(biāo)，可以了解讀者的閱讀習(xí)慣和閱讀效率。品牌閱讀行為感知費(fèi)用

關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)作為一種重要的文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析方法，可以幫助我們快速了解到，有關(guān)個(gè)人信息國(guó)內(nèi)外學(xué)者都進(jìn)行了哪些方面的研究。因此，本文借助文獻(xiàn)分析軟件Citespace對(duì)所搜集文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，將文獻(xiàn)中使用頻次排在**的關(guān)鍵詞提取出來(lái)，。通過(guò)對(duì)比分析國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞，我們可以發(fā)現(xiàn)：隱私關(guān)注、隱私悖論、個(gè)人信息披露行為均受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，但國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于個(gè)人信息研究的側(cè)重點(diǎn)有所不同，國(guó)外學(xué)者更加注重信息披露行為的模型研究。品牌閱讀行為感知費(fèi)用