通过对媒介、行为和体验三个方向整合分析，构建了提升用户参与行为的数字阅读体验框架。该框架在划分媒介类型的基础上，对参与行为构成、类型和影响要素进一步分析提炼、将体验维度与参与行为对应，以采取相应的数字阅读体验优化路径。首先，根据不同使用场景、使用习惯和用户群体所囊括的数字阅读类应用的数量十分庞杂，数字阅读类应用不同，具体的用户参与行为所占比重、所处阅读阶段也不尽相同。通过对数字阅读类应用的媒介特性分类，能够有效区分同类型应用使用过程中用户参与行为的共通和差异，并对总结参与行为影响要素的一般规律奠定根基。而后，通过用户研究方法归纳数字阅读中主要的参与行为构成，综合参与行为类型、发掘参与行为影响要素，据此对行为阶段进行细致分析。***，根据阅读体验层次划分体验维度，以此对应根据参与程度深浅划分的用户参与行为类型，形成提升参与行为的数字阅读体验框架来指导输出相应的设计策略。读者可以通过关键词、图片或其他方式搜索相关内容，从而增加了阅读内容的可选择性和自主性。一站式阅读行为感知发现
大数据时代，数字图书馆技术要不断更新和完善，随着数字图书馆处理数据的广域不断扩大，如何将大数据相关技术运用到数字图书馆领域中，是人们比较关心的问题。语义技术可以使大量复杂数据建立有机联系，大数据环境需要语义技术的支持，同时通过运用语义分析技术和人工智能技术，可以将词典中的语义自动融入数字文献相关信息中。语义技术使文献或信息内部知识点间语义建立了关系，用户可以通过某**索借助语义关系获得有用知识，给用户带来便捷的获取知识的途径。一站式阅读行为感知发现阅读行为感知可以促进跨文化交流和理解，帮助我们了解不同文化背景下的阅读习惯和偏好。
构建知识图谱有自顶向下和自底向上两种方式。前者通常是指基于百科类网站等高质量的结构化数据源，从中提取本体和模式信息后再加入到知识库中，因而适用于那些内容明确、关系清晰的领域知识图谱构建；而后者是指通过借助特定的技术手段从公开采集的数据中提取模式信息，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核后再加入到知识库中［2］。目前大部分知识图谱的构建都采用自底向上的方式，其层次架构按照知识获取的过程可分为信息抽取、知识融合和知识加工。
语义网络作为人工智能的重要应用领域之一，可以给用户提供一个更加准确、更加智能的知识获取环境。而知识图谱是实现语义网络的技术基础，是通向语义网络环境的鲜明道路［1］。在智慧学习的大环境下，叠加近年来****的防控需求，在线阅读已越来越多地成为广大读者的优先阅读方式。如果能够有效获取读者的阅读行为并构建对应的知识图谱，对于图书馆而言，可以及时了解其在阅读过程中的实际需求，继而进行针对性的阅读指导并为读者推荐个性化的阅读内容。数字图书馆还利用人工智能技术进行用户行为分析，以提供更个性化的服务。
数字阅读行为呈现复合趋势：“读”不再是阅读过程的*****。相较传统阅读情境重点关注“读”的过程，在新媒介的促进下数字阅读过程前后的查询、选择和分享等辅助环节拥有了“多样化的活动方式、高价值的活动内容”[3]。这类环节的**价值因而被放大细化，数字阅读行为的趋势呈现复合化的特征。传播环境从单落点、单形态、单平台的形式向多落点、多形态、多平台[3]的转变，全媒体时代阅读形式不再受到限制，可以更加充分地利用现有技术条件挖掘阅读的价值。总体而言，以数字媒介为载体的阅读行为整体流程被拉长，各行为阶段间的相互作用更为复杂强烈，复合阅读体验给读者带来了对阅读全新的认知。通过分析读者在阅读过程中的交互行为，如标注、笔记、高亮等，可以了解读者对文献内容的理解和关注程度。一站式阅读行为感知发现
深度阅读，感知文字背后的思想脉络。一站式阅读行为感知发现
研究表明，***，在使用阅读类应用的过程中，影响用户参与行为的要素主要包括动机、能力、提示、内容与环境。因此，可以通过分解用户行为，明确用户对影响要素的关注点，作为优化用户体验的基础。第二，论证参与行为类型与阅读体验维度的对应关系应当是：围观式行为一一般性体验、行动式行为一支撑性体验、话语式行为——高峰性体验，并纵向观察三者在参与程度上构成用户参与行为影响要素的层次。第三，从产品体验的视角横向梳理成三个阶段，分别是印象感知和采纳阶段、互动参与和发展阶段、持续参与和维持阶段。综上所述，整体地输出适用于各阶段的设计策略，依次为采纳阶段的基于宁静交互的平衡感知策略、发展阶段的基于用户行为的互动体验策略、维持阶段的基于激励积累的持续参与策略，系统地为数字阅读领域的用户体验提供新的观察视角与参考路径。一站式阅读行为感知发现