0引言隨著數字化時代的到來,圖書館已經成為人們獲取信息的重要渠道之一。數字資源作為圖書館服務的重要組成部分,對于提高圖書館的服務質量和效率具有重要意義。為了更好地滿足讀者的需求,圖書館需要了解讀者的行為、喜好、需求以及利用數字資源的方式。因此,基于行為模型的數字資源利用研究,成了當前圖書館數字資源服務領域中一個重要的研究方向。本文旨在探討基于行為模型的數字資源利用研究。文章開展了數字資源行為模型的構建方法和應用研究,期望有助于提高圖書館數字服務的質量和效率。1國內外研究現狀及發展趨勢數字化時代,數字資源在圖書館中的作用越來越重要,對于提高圖書館的服務質量和效率具有重要意義。在數字化服務中,研究用戶的行為和需求是提升數字服務質量和競爭力的必要手段。因此,構建數字資源利用行為模型,深入了解用戶行為特征和需求,探索數字資源利用行為的規律及其在數字化服務中的應用,成為當前圖書館數字服務領域中的一個熱門研究方向。圖書館數字資源利用是指讀者在圖書館使用數字化資源進行學習、研究和娛樂等活動的過程。數字資源主要包括電子書、數字報刊、數據庫、音頻、視頻等,這些資源主要通過互聯網進行傳輸和交流。與傳統的紙質資源相比,圖書館數字資源利用具有幾個明顯的特征。首先,數字資源具有大量存儲空間,可以通過網絡實現無限制的存儲和傳遞,而紙質資源則需要占用大量的實物空間,并且容易損壞和遺失;其次,數字資源易于獲取,讀者可以通過網絡隨時隨地訪問和下載數字資源,避免了傳統紙質文獻在時間、地點和數量方面受限的局限性;另外,數字資源具有高度互動性,數字化服務提供了更廣泛的信息反饋渠道,讀者可以通過網絡交流、評論、分享,加強學術交流和合作;最后,數字資源能夠實現個性化服務,其可測量性和個性化分析手段,使得圖書館能夠更精準地為讀者提供個性化服務,例如:基于讀者行為模式推進的數字資源推薦等。隨著個性化服務的興起,數字資源利用的行為模型研究已成為提高數字化服務質量和水平的關鍵。近年來,國內外學者在這方面開展了廣泛研究,并提出了多種數字資源利用行為模型,主要從心理學、社會學、信息科學等角度入手,探索數字資源利用行為與人類行為心理的關系。國內學者則側重于數字資源利用行為模型的構建和應用,以此為基礎,通過數據挖掘、機器學習等方法,深入挖掘用戶行為特征和需求,提供個性化的數字化服務。目前,該研究領域依然存在諸多問題有待解決,如缺少特定領域或主題的數字資源、電子書格式不兼容或閱讀體驗不佳、搜索結果不準確或信息不完整、用戶對數字資源的不了解或不熟悉、閱讀習慣和技巧欠缺、信息安全意識不足、數字資源服務質量評估缺乏科學性和客觀性、數字資源的版權保護不力以及數字資源訪問和使用的合規性存在爭議等。因此,圖書館在數字資源利用行為模型的應用中,需制定具體措施和執行策略,提高數字資源服務的效能和價值。2數字資源利用行為模型的構建原理與方法數字資源利用行為模型的構建是一項復雜的工作,需要考慮多種因素,包括用戶畫像、訪問路徑、個人興趣等,基本原理和構建方法主要有5個方面。在數據收集方面,數字資源利用行為模型的構建需要依賴大量、真實、全面、準確的數據,因此需要通過網絡技術和人工手段收集數據。常用的數據來源包括日志記錄、用戶調研、問卷調查等。在數據預處理方面,在進行數據分析前,圖書館需要對數據進行預處理,包括數據清洗、去噪、補全等。這些操作的目的在于提高數據的準確性和完整性,并且為后續的數據分析做好準備。在特征工程方面,特征工程是數字資源利用行為模型構建的重要環節。圖書館通過采用機器學習、數據挖掘等方法,從大量的數據中挖掘出有用的特征。這些特征可以包括用戶畫像信息、訪問頻率、訪問路徑、訪問時長、搜索關鍵詞等。在建立模型方面,圖書館根據數據和特征,建立數字資源利用行為模型。目前,常用的模型包括協同過濾模型、基于內容的推薦模型、深度學習模型等。不同類型的模型需要選擇不同的算法和技術。在模型評估方面,模型建立后,圖書館還需要對模型進行評估,包括精確度、召回率、F1值等評價指標。通過評估,可以更好地判斷模型的優劣,并且對模型進行進一步的調整和改進。在應用推廣方面,數字資源利用行為模型構建后,圖書館可應用于數字化服務領域,進行個性化服務和數字化資源推薦,同時,還可以為數字化服務提供更多的數據支持和決策參考。3應用場景及效果評價指標3.1圖書館數字資源利用行為模型的應用場景首先是數字化服務推薦應用場景。數字化服務推薦是指通過對用戶的歷史行為、興趣和偏好等進行分析和挖掘,為用戶推薦其可能感興趣的數字化服務。數字化服務推薦基于機器學習、數據挖掘等技術,在傳統圖書館服務的基礎上,為讀者提供更加個性化和多元化的數字資源服務。數字化服務推薦包括以下幾個方面。推薦算法選擇:常用的推薦算法主要有基于內容的推薦算法、協同過濾算法、混合推薦算法等。針對不同的業務場景和應用需求,選擇適合的推薦算法;數據處理:數字化服務推薦需要處理海量的數據,包括用戶歷史行為、服務數據、內容信息等。圖書館需要采用數據清洗、去重、標注和轉換等技術,處理出可用于推薦算法的數據集;特征提取:圖書館通過對數據的深度挖掘和分析,提取出用戶、服務和內容的關鍵特征,用于推薦算法的訓練和優化;模型訓練和優化:圖書館根據不同的推薦算法,使用大量的數據進行模型訓練和優化,從而預測用戶的興趣關注點,使得推薦服務更加符合用戶需要;推薦服務實現:圖書館根據模型訓練結果,實現數字化推薦服務,為用戶提供個性化、多元化、高效率的數字化資源推薦服務。推薦服務可在網站、App、微信公眾號等各種數字化服務平臺上進行。其次是個性化服務應用場景。個性化服務是將基于數字資源利用行為模型的用戶畫像與實際操作進行比對,實現進一步的服務個性化和用戶需求識別,并為用戶提供更加精準的數字化服務。在圖書館數字化服務中,個性化服務主要包括以下幾個方面。個性化資源推薦:圖書館基于用戶歷史行為、閱讀偏好等信息,為用戶推薦個性化、有針對性的圖書館數字化資源,如電子書、電子期刊、數據庫等;個性化服務指導:圖書館為用戶提供更貼心、更有針對性的服務指導,例如為新注冊用戶提供引導教程、針對用戶反饋提供問題解答等;個性化服務定制:圖書館為部分特殊用戶或群體提供個性化定制服務,例如為需要特殊輔助閱讀功能的用戶提供相應服務,為殘疾人提供無障礙服務等;個性化服務評估:圖書館為用戶提供個性化服務評估,以便更好地了解用戶需求和服務效果,并加以改進提高。總之,個性化服務的實現基于用戶畫像和行為特征,采用機器學習、數據挖掘等技術,通過對用戶數據的挖掘和分析,提取出每個用戶的偏好和需求信息。在實現個性化服務的過程中,需要考慮用戶隱私保護和數據安全管理等問題。另外是數據決策應用場景。圖書館數字資源利用行為模型的構建和應用需要采用數據決策來支持。圖書館作為一個大規模的信息服務機構,所擁有的數字資源數據量龐大、類型多樣,需要通過數據決策來進行更加高效的資源管理和服務,從而對數字資源利用行為的各個方面進行分析和挖掘,其應用主要包括以下幾個方面。資源配置決策:圖書館根據數字資源的使用情況和用戶需求,進行資源的調整和配置,以滿足用戶需要和提高資源利用效率;服務質量評估:研究人員通過數據分析和挖掘,對數字資源的使用情況和用戶評價進行監測和評估,以進一步提高數字資源服務的質量和用戶滿意度;決策支持系統建設:研究者根據數字資源利用行為的分析結果,建立決策支持系統,為圖書館的戰略規劃、管理決策等提供數據支持和參考;資源采購和投入決策:圖書館通過對數字資源利用行為進行數據分析和預測,為數字資源的采購和投入提供科學的依據和預測,以實現資金的最優分配和資源利用的最大化效益。3.2效果評價指標圖書館對于數字資源利用行為模型的效果進行評價,主要指標有4個。準確率:模型預測結果的準確程度,即模型預測結果與實際操作結果之間的誤差;召回率:模型能夠準確預測到的操作數量,即模型預測的結果中與實際操作相符的數量;F1值:綜合考慮模型的準確率和召回率,得出綜合指標F1值,反映模型整體的準確性和預測能力;個性化服務質量評價指標:包括用戶滿意度、用戶忠誠度等,衡量個性化服務的實際效果。總之,對于圖書館數字資源利用行為模型的應用,需要選擇合適的應用場景,建立合理的效果評價指標,對模型的性能和效果進行評估。這些指標不僅可以反映該模型的優劣,還可以為數字資源的推薦、個性化服務等提供精準支持和方向參考。4數字資源利用行為模型實證研究4.1實驗設計與數據采集方法數字資源利用行為模型的實證研究需要通過實驗設計和數據采集方法來進行支持。實驗設計是整個研究的基礎,其目的是制定科學合理的實驗方案、確定可靠有效的數據采集方法,從而保證實證結果的可信度。實驗設計通常采用隨機對照實驗設計。該設計將實驗對象隨機分配到兩個組中,一個是實驗組,另一個是對照組。實驗過程中對照組和實驗組同時進行,不同的是實驗組會接受一種特定的干預或處理,通過比較兩組的數據,可以得出干預或處理對實驗結果的影響。在實驗數據采集方面,根據實驗需要,研究人員可選用不同的數據采集方法,如問卷調查、訪談、觀察、實驗測量等,例如通過問卷調查了解用戶使用數字資源的行為、心理、態度等方面的信息。此外,對于數據采集,研究人員可采用多種方法。常用的方法是記錄和分析用戶使用數字資源的行為數據,例如:圖書館對用戶在數字圖書館中的檢索數據、瀏覽數據、下載數據等進行記錄和分析,以了解用戶對于不同類型數字資源的需求和偏好,進而優化數字資源的服務。同時,圖書館也可采用觀察法,通過對用戶在數字圖書館內的實際使用行為進行觀察,并記錄相關數據,例如:用戶檢索的搜索詞、點擊的鏈接、訪問時長等,從中挖掘出用戶行為的規律與特點。4.2數據分析過程和結果呈現數字資源利用行為模型實證研究的數據分析過程主要包括數據清洗、數據探索、建模和驗證等環節。在數據清洗階段,圖書館需要對采集到的數據進行初步處理,如去除重復數據、缺失值填充、異常值篩除等操作,以確保后續數據分析的準確性和可靠性。在數據探索分析階段,圖書館可使用多種技術和工具,如Python的Pandas、Numpy、Matplotlib等,來對數據進行可視化分析和統計分析,找出數字資源利用行為的規律和趨勢,確定特定變量對用戶行為的影響程度。隨后,根據數據探索結果,研究者運用統計學和機器學習算法來構建數字資源利用行為模型,進行預測和分析。例如:圖書館可基于已有數據建立回歸模型或分類模型,預測用戶在特定時間、地點或社會群體中的數字資源需求,為數字資源服務的優化和管理提供參考依據。此外,還可通過因素分析、聚類分析等技術手段尋找數據變量之間的關聯性,探究數字資源利用行為背后的深層次原因。此外,圖書館需要對構建的模型進行評估和驗證。模型的預測能力和準確性可以使用交叉驗證等方法來檢驗。例如:圖書館可將數據分為訓練集和測試集,通過訓練集得到模型,再利用測試集進行驗證和評估。在結果呈現方面,研究者可采用表格、圖表、報告等多種方式,直觀地展示數字資源利用行為的特點和規律。4.3分析結果的解釋和討論在數字資源利用行為模型實證研究中,研究者通常會針對數據進行分析,探索數字資源利用行為規律和趨勢,并從中提取有價值的信息,以便優化數字資源服務。在分析結果的解釋和討論方面,研究者可根據具體研究內容和目的,選擇相應的方法和手段,對結果進行深入分析和探討。例如:基于用戶需求的高校圖書館數字資源服務質量評價研究中,研究者通過對高校圖書館數字資源服務的用戶需求進行調查研究,得出了資源類型、資源質量、資源方便性、服務態度等重要的評價指標,可結合這些指標,深入探討用戶對數字資源服務的需求特點和偏好,并提出相應的服務優化建議。另外,研究者還可通過收集和分析數據,比較分析結果和預期結果之間的差距,來說明研究結果的重要性和意義,并進一步討論一些可能的實踐應用或未來的研究方向?？傊?數字資源利用行為模型實證研究中的分析結果的解釋和討論,研究者應根據具體研究內容和目的,選擇合適的方法和手段,對結果進行深入分析和探討,以便更好地發現問題、提出建議和推動研究進展。5圖書館數字資源利用行為模型的應用5.1數字資源推薦系統的建構數字資源推薦系統可根據用戶的歷史利用行為和偏好,為其推薦相關的數字資源,從而提升數字資源的使用率和效果[1]。其建構一般可以分為數據收集、預處理、模型建立和推薦結果生成等環節。首先,圖書館需要收集和整理用戶的歷史利用數據,探索數字資源利用行為的規律和趨勢。其次,圖書館要進行數據預處理,如去除重復數據、缺失值填充、異常值篩選等操作,確保后續數據分析和推薦的準確性和可靠性。接著,圖書館根據用戶歷史利用數據和個人信息,建立數字資源利用行為模型,探索數字資源利用行為的規律和特點,并基于已有的數據建立推薦模型或分類模型,預測用戶未來可能感興趣的數字資源。最后,在推薦結果生成環節,圖書館將模型預測出來的數字資源推薦給用戶。數字資源推薦系統可采用不同的推薦方式,如個性化推薦、熱門推薦、相似資源推薦等。5.2圖書館數字化服務的改進數字化服務的改進,圖書館可根據用戶的需求和反饋,優化服務的內容、形式和效果,從而提高用戶的滿意度和利用率,具體的改進方向和方法需要結合具體的數字化服務和用戶需求。例如:江西省圖書館在探索智慧圖書館建設的進程中,就充分利用現代信息技術,推出了一批數字化、智能化的公共數字創新服務[2]。為了更好地了解用戶需求和借閱行為,該圖書館建立了一個基于數據挖掘和機器學習算法的大數據平臺,從而實現對用戶信息和數字資源利用行為的可視化和深度分析[3]。為了提高數字化服務的便捷性和效率,該圖書館還引入了RFID技術和智能物聯網技術,推出了一項“無感借還”智慧流通服務,使用戶可以通過自助借還機完成圖書的借閱和歸還,從而節省時間和精力[4]。此外,為了更好地呈現數字化服務的內容和形式,該圖書館還建立了一個基于屏幕和投影技術的服務數據智慧墻,可以展示圖書、期刊、數據庫等數字資源的主題、特色和利用方法,從而提高用戶數字資源利用的效果。為了提高數字化服務的個性化和針對性,該館引入了智能書架技術,推出了一項面向讀者的個性化推薦服務,可以根據用戶的個人信息和歷史利用行為,為其推薦相應的數字資源,并通過用戶反饋不斷優化服務內容和效果。該館為圖書館數字化服務的改進提供了一個很好的范例。5.3個性化數字閱讀用戶畫像的構建個性化數字閱讀用戶畫像可以根據用戶的歷史閱讀行為、個人偏好及反饋等信息,量身打造適合的數字閱讀推薦服務,從而提升圖書館數字資源利用效果和體驗[5]。數字閱讀用戶畫像主要包括以下幾個方面。用戶基本信息主要包括性別、年齡、職業等;歷史閱讀行為是通過對用戶歷史閱讀行為的分析,了解用戶的閱讀喜好;興趣偏好方面是從用戶借閱記錄、關注標簽、收藏書單等了解用戶的興趣偏好和閱讀需求;閱讀習慣方面則根據用戶的閱讀時間、頻率等,了解其閱讀習慣和特點?；趥€性化數字閱讀用戶畫像,圖書館可以為每個用戶提供更加個性化的數字閱讀服務。例如:根據用戶的興趣偏好,提供相關領域的優質資源推薦;根據用戶的閱讀習