大數據時代，數字圖書館技術要不斷更新和完善，隨著數字圖書館處理數據的廣域不斷擴大，如何將大數據相關技術運用到數字圖書館領域中，是人們比較關心的問題。語義技術可以使大量復雜數據建立有機聯系，大數據環境需要語義技術的支持，同時通過運用語義分析技術和人工智能技術，可以將詞典中的語義自動融入數字文獻相關信息中。語義技術使文獻或信息內部知識點間語義建立了關系，用戶可以通過某**索借助語義關系獲得有用知識，給用戶帶來便捷的獲取知識的途徑。除此之外，數據聚類技術也是信息高效利用的有效手段之一。聚類技術主要是將文獻信息資源按特性分類，在數字圖書館中，應用聚類技術能夠使信息的服務、分析和利用更加高效，同時可以對用戶的檢索行為進行處理和分析，還可以對數據資源進行聚類，通過將數據劃分成多個小數據**，使得用戶對信息的檢索更加快捷，對用戶需求信息的聚類可以幫助用戶表達自身的需求，圖書館通過對用戶行為的聚類能夠發現用戶的需求趨勢，進而更好地為用戶提供個性化服務。人的行為、實踐意義上的行事機巧，它是具有實用價值的處世方法。數字圖書館智慧導讀特點

隨著計算機技術發展，人類迎來“全媒體”時代。全媒體指不同的媒介與運營機構通過各種媒體形式，向用戶提供多種不同終端的多元信息接收方式，用戶在信息接收上不再有時間、空間與方式的隔閡與障礙[1]。閱讀行為亦受到全媒體影響，以紙質載體為**的傳統閱讀渠道不再是讀者的***選擇，閱讀過程中的各閱讀階段涌現了許多選擇項。圖書館的閱讀服務需要跟進閱讀行為多渠道選擇的潮流，從閱讀引導、閱讀提供和閱讀互動等方面順應用戶閱讀行為的發展，因勢利導提升內容服務[2]。因而，了解讀者為何會選擇多種渠道進行閱讀、影響讀者選擇多種渠道的因素、這些影響因素之間有怎樣的相互影響，顯得尤為重要。本研究以技術采納模型為基礎，結合閱讀動機理論，探討全媒體時代用戶選擇多渠道閱讀的原因，構建閱讀的多渠道選擇模型，并對模型進行驗證。哪個智慧導讀選擇它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。

提升用戶參與行為的數字閱讀體驗設計路徑可從以下幾個方向 出發，作為指導參照：***，從研究視角出發，關注用戶參與行為， 創造持續參與的良性循環。運用用戶參與行為相關理論進行實驗性 探索，對數字閱讀行業發展和個人體 驗皆有裨益；近年來學界開始關注用戶持續參與方向，在該方向重點發力來塑造數字閱讀新體驗 符合時代趨勢。第二，從研究要素出發，關注參與行為影響要素，確 立系統的理論支撐。數字閱讀的影響要素相關研究采用量化研究方 法居多，提煉影響要素出于大量的原始數據，運用的相關理論相對 零散、缺乏體系。從而在研究影響要素階段，需要確定系統的理論支 撐。第三，從研究維度出發，從全維度與整體性視角貫通行為邏輯， 構建數字閱讀體驗模型。數字閱讀領域在有關讀者行為的研究中， 相關理論和模型的產出停留在行為或體驗層面。相對來說，在設計 方法層面缺乏系統地思考，針對性地提升用戶參與行為的設計模型 和策略還有待發掘。從全局的高度輸出設計模型有助于對數字閱讀 體驗的設計方法體系進行補充、以此指導設計實踐，有益于數字閱 讀行業的整體利益。

大學生進入高校學習期間不僅學習文化知識更要深入學習相關專業知識，圖書館為培養學生的閱讀能力，利用文獻服務和信息服務等手段，加強高校圖書館導讀服務工作創新的**就是進行知識創新，深入推進知識服務，根據學生專業、興趣、愛好的不同，有針對性地推薦閱讀和個性培養新生閱讀的良好習慣，激發閱讀興趣，提升閱讀水平，擴展知識視野。圖書館館員在導讀方面多作指導和推薦工作，在引導學生閱讀同時，注重對圖書內容的閱讀，指導打開他們的視野，培養他們的思維能力，增強他們的道德修養、求知欲望、性情修養、文化熏陶等，讓他們在圖書館獲得學習和專業上的幫助，有效地完成學習任務和專業需求，從中獲得靈感，啟迪智慧，提高學生的分析鑒賞能力及精神境界。長期以來，高校圖書館導讀側重于指導圖書、文獻資料的閱讀。隨著社會發展，高校學生不但注重紙質文獻的閱讀，更注重電子設備。利用電腦、手機、數據庫等信息加強對網絡、電子出版讀物的閱讀引導，滿足學生各方面的閱讀需求。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。

提高讀者的信息素質，包括信息意識、信息能力和信息道德等。讀者的信息需求可分為普通“大眾型”的消遣閱讀需求和專業“學術型”的閱讀需求兩個層次。網絡資源導讀服務工作者要開展信息源查詢、網址查詢、操作咨詢、信息內容等服務工作，還要開展定題服務、引文檢索、項目查新等各種資源服務工作。針對不同的讀者進行不同的信息檢索教育，讓讀者通過運用各種檢索工具和檢索手段來獲取信息，再根據自身需要對這些信息進行選擇，將信息有效的加工、組織起來，進而消化并吸收，創造新的知識。從數據資源、數據分 析技術、數據價值性等角度闡述基于大數據構建知識務引擎體系。信息化智慧導讀服務費

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。數字圖書館智慧導讀特點

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。數字圖書館智慧導讀特點

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