技术采纳扩展模型(TAM2)是Venkatesh和Davis在技术采纳模型(TAM)的基础上提出的旨在研究感知有用性和行为意愿的模型。TAM2将感知有用性和行为意愿的影响因素归纳为社会影响过程和认知工具过程等两个变量,其中社会影响过程具体包含主观规范、自愿性和使用者形象等四个变量，认知工具过程包括工作相关性、产出质量、输出质量和结果示范等四个变量叫切。对比TAM模型,TAM2将感知有用性的外部影响因素具体化为详细的研究变量，提出主观规范对用户信息系统使用意图的直接作用，提高了用户技术接受行为的解释度。所以需要对用户阅读行为信息和知识进行组织，针对科技文献资源使用和组织。数字图书馆阅读行为感知特点
元分析方法(Meta-analysis)是对同一问题的大量**研究进行综合再分析的定量研究方法。同一研究主题下，由于样本来源、样本数量、方法模型、研究视角的不同,造成研究结果存在巨大差异。而元分析在整合大量研究结果的基础上会得出更具有普遍性的综合研究结论。卜玉敏和曲建升将Meta分析在定量集成研究的意义概括为以下三点，一是通过***搜集文献、解释异质性来源、协调同类研究之间的矛盾可以得到具有普遍性的综合性的研究结果;二是Meta分析过程中严格的质量控制可以保证研究结论的可信性;三是Meta分析可以对异质性进行解释，探索未来研究方向旳。王永贵和张言彩更详细地总结出16条元分析的主要优势，包括同类定量研究，揭示调节变量和干扰变量的作用，降低结果的不确定性和不一致性,检验预先提出的假设，明确未来研究所需样本量等诸多优点,相对于传统文献分析法主要根据作者的主观判断分析研究内容，元分析方法更具客观性和***性。一站式阅读行为感知口碑推荐没有主客体区分的阅读和传播、轻松 阅读和互动阅读等特征，结合干扰和激励阅读的因素 提出合理化的建议。
为了实现用户阅读行为升华为用户知识需求的目标，用户行为知识组织工作的前期准备是十分重要的，它是用户阅读行为分析的基础和保证。在用户阅读行为知识组织的前期构建准备中，需要用户阅读行为概念、类别等基础数据资料等，虽然国内外学者对用户阅读行为进行大量研究，但在实际知识组织过程中对用户阅读行为知识组织准备尚未引起足够重视。因此，欲将从用户行为信息中发现的知识有效地组织起来，对于科技文献资源的用户,可以通过纸质和电子资源提供服务，用户阅读行为各类信息分布在这个服务全过程中，
用户行为差异化明显。在大数据时代下的智慧图书馆，可以从海量的数据中对用户行为特征、阅读需求惯等相关因素进行分析，并在此基础上为用户提供一种个性化的智慧阅读服务。大数据分析发现，由于用户的意识形态、阅读喜好、教育背景等各不相同，因此，在进行阅读时，用户行为之间存在着较大的差异。因此，在进行智慧图书馆建设的过程中，图书馆应充分考虑用户的差异性，制定个性化服务策略。相关数据提供更加便利。在信息时代，人们获取各项信息数据的方式更加快捷，但是也给智慧图书馆的建设提出了一系列的挑战。现阶段智慧图书馆的由于受技术和能力的限制，在其建设的过程中，往往会导致诸多隐藏数据未被充分挖掘。在用户行为方面，尽管现阶段数据获取方式更加便捷，但是由于很多用户信息安全性未得到保证，导致很多用户在进行阅读行为时，往往会受到一些不良信息的影响，造成用户体验并不是特别好。为了给用户提供针对性的高效知识服务，重点探讨用户阅读行为知识。
对于移动阅读，不同的机构组织和学者都有自己的观点，目前比较大且占有率比较高的中国移动阅读服务机构认为移动阅读是广义的，不仅包括**早的WAP阅读、客户端阅读等，好友**的手持阅读器，它能实现高速在线下载阅读，是阅读变的更容易更方便，众观全球，专注于移动互联网领域的研究咨询机构，推出的很多关于手机移动阅读的调研报告，认为手机阅读是利用手机阅读介质的一种移动阅读方式，一般主要为新闻、小说、杂志、动漫资讯等内容，即“移动阅读是电子出版物通过移动互联网在发送呈现到便携式阅读终端的一种新形式”。还有许多学者都将移动阅读进行了定义，如***学者卞庆祥认为：“以手机、PDA等移动设备为阅读工具通过无线互联网对网上电子资源进行浏览阅读的行为”；知识检索与反 馈层等构成，为图书馆用户提供有效的知识服务。哪个阅读行为感知均价
数字文献利用与评价在图书馆工作中，越发显 得越为重要。数字图书馆阅读行为感知特点
账户(Account):用于认证用户以便于用户使用系统资源。用户账户信息不仅包括用户标识名，还包括用户的性别、年龄、教育背景等用户属性信息。检索词(Query):是表达用户信息需求和检索课题内容的基本单元。检索词可能是叙词，也可能是用户自述的关键词和单元词，表达了用户本次会话的信息需求。评价：用户在查询和使用这些资源项目时对其有用性可能有一定的排序(Rank),这可能是显性的评分，也可能是隐性的关注、下载、保存等行为。所以，用户阅读行为信息的概念化形式可以表示为I〈S,A,D,Q,R>,用户行为知识则可以通过分析挖掘这五类信息项中两项或多项之间的关联关系得到。表1列出了部分信息项与用户行为知识的关系。数字图书馆阅读行为感知特点
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