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生的行為活動以及相關的心理反應[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絡搜索書評、使用閱讀類App或Kindle等電子工具、訪問讀書網站或閱讀公眾號、參與線上閱讀社區、撰寫并發布書評等；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通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。互聯網智慧導讀采購

數字閱讀行為呈現復合趨勢：“讀”不再是閱讀過程的*****。相較傳統閱讀情境重點關注“讀”的過程，在新媒介的促進下數字閱讀過程前后的查詢、選擇和分享等輔助環節擁有了“多樣化的活動方式、高價值的活動內容”[3]。這類環節的**價值因而被放大細化，數字閱讀行為的趨勢呈現復合化的特征。傳播環境從單落點、單形態、單平臺的形式向多落點、多形態、多平臺[3]的轉變，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有技術條件挖掘閱讀的價值。總體而言，以數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雜強烈，復合閱讀體驗給讀者帶來了對閱讀全新的認知。互聯網智慧導讀采購圖書館的數字文獻知識服務通常是由圖書館采購數字文獻資源，讀者分別各自訪問一個個的文獻數據庫。

信息抽取是指從多源異構的數據源中提取出實體、屬性以及實體之間的關系，在此基礎上形成本體化的知識表達，它是知識圖譜構建技術的關鍵［1］。早期信息抽取主要是基于預定規則的抽取技術，工作量龐大且*適用于特定的專業領域，后來人們開始嘗試使用統計機器學習的方法，通過標注部分數據得到訓練集，在此基礎上再使用均方根誤差算法（rootmeansquarederror,RMSE）或多項式回歸算法（polyno?mialregression,PR）等有監督學習算法識別命名實體。

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生的滿意程度。滿意度直接影響個體行為的持續使用意愿。因此，包括移動運營商和公共圖書館在內的移動閱讀的提供者應注重用戶體驗，實現有效的動態管理，盡量延長用戶行為的生命周期，關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。感知風險性通過滿意度間接影響個體的持續移動閱讀行為，風險性主要表現在來源不明的閱讀費用成本、系統維護成本和信息安全性三方面。由于我國移動閱讀現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包月套餐，不用擔心額外的流量費用，并且通過安裝有效的安全軟件，集*擾攔截、病毒查殺、流量監控、隱私保護、任務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，感知風險性維度對個體移動閱讀持續使用意向的直接影響作用并不***，*通過滿意度產生間接影響。智慧導讀可以根據讀者的需求和興趣進行個性化推薦。

科學技術的發展使人們的思維發生了根本轉變，數字圖書館要發展必須接受大數據思維。國外學者在數字圖書館的理念和技術應用方面進行了許多研究，他們借助大數據技術，通過對大學數字圖書館用戶的行為深度挖掘，幫助高校對學生閱讀行為進行科學分析。在技術方面，研究人員通過將大數據技術與嵌入式技術結合，利用傳感器對圖書館系統內的相關數據進行采集，同時，為圖書管理員提供了精細的數據信息，方便其進行決策，使圖書館功能性更強，在未來的數字圖書館研究中，許多學者更加注重其與互聯網的融合，使數據圖書館更加完善。在國內，對于數字圖書館的研究也取得了許多成果，在發展理念方面，我國學者認為大數據可以促進數字圖書館的數據管理分析和使用的深層次變革，在發展的同時，對圖書館員的綜合素質提出了更高的要求。學者分析了大數據環境下數字圖書館面臨的問題，提出想防患于未然就必須轉變觀念，提高知識服務質量，完善圖書館管理系統，加強人員素質的培養。智慧導讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景。互聯網智慧導讀采購

數字圖書館可以查詢到所需的文獻知識。互聯網智慧導讀采購

語義網絡作為人工智能的重要應用領域之一，可以給用戶提供一個更加準確、更加智能的知識獲取環境。而知識圖譜是實現語義網絡的技術基礎，是通向語義網絡環境的鮮明道路［1］。在智慧學習的大環境下，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先閱讀方式。如果能夠有效獲取讀者的閱讀行為并構建對應的知識圖譜，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并為讀者推薦個性化的閱讀內容。互聯網智慧導讀采購