關鍵詞統計作為一種重要的文獻統計分析方法，可以幫助我們快速了解到，有關個人信息國內外學者都進行了哪些方面的研究。因此，本文借助文獻分析軟件Citespace對所搜集文獻的關鍵詞進行詞頻統計，將文獻中使用頻次排在**的關鍵詞提取出來，。通過對比分析國內外文獻的高頻關鍵詞，我們可以發現：隱私關注、隱私悖論、個人信息披露行為均受到了國內外學者的關注，但國內外學者對于個人信息研究的側重點有所不同，國外學者更加注重信息披露行為的模型研究。閱讀行為感知可以幫助我們更好地了解讀者的閱讀習慣和需求。安徽智能化閱讀行為感知

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。咨詢閱讀行為感知大概費用閱讀行為感知可以為我們提供關于閱讀過程的心理和生理反應的見解。

按照媒介延伸的主要感官類別可以把媒介分成視覺空間型和聲覺空間型媒介，在感官類型維度劃分基礎上加入數字閱讀類應用的內容特性這一維度，能夠概括現有的數字閱讀媒介類型。姜洪偉提出根據數字閱讀內容主要特征劃分為信息性讀物和知識性讀物，謝新洲、石林在《數字閱讀構筑內容生態內核》一文對胡曉東的訪談中其將數字閱讀行業劃分為資訊、故事、知識三個分支。本文為了讓數字閱讀內容特性劃分普適性更強，分為即時實用性刺激性內容和經典抽象性邏輯性內容，得到數字閱讀類應用的媒介基本類型，根據感官類型和內容特性兩個維度劃分數字閱讀類應用可以分成四個典型類型，按照該分類標準劃分數字閱讀類應用基本可以囊括現有市場相關產品，較為完整且凸顯產品特點。具體數字閱讀類應用的典型類型中其用戶參與行為的表現有所側重，那么以參與行為為導向進行設計來優化具體應用某一環節的閱讀體驗更具實踐價值。

通過對媒介、行為和體驗三個方向整合分析，構建了提升用戶參與行為的數字閱讀體驗框架。該框架在劃分媒介類型的基礎上，對參與行為構成、類型和影響要素進一步分析提煉、將體驗維度與參與行為對應，以采取相應的數字閱讀體驗優化路徑。首先，根據不同使用場景、使用習慣和用戶群體所囊括的數字閱讀類應用的數量十分龐雜，數字閱讀類應用不同，具體的用戶參與行為所占比重、所處閱讀階段也不盡相同。通過對數字閱讀類應用的媒介特性分類，能夠有效區分同類型應用使用過程中用戶參與行為的共通和差異，并對總結參與行為影響要素的一般規律奠定根基。而后，通過用戶研究方法歸納數字閱讀中主要的參與行為構成，綜合參與行為類型、發掘參與行為影響要素，據此對行為階段進行細致分析。***，根據閱讀體驗層次劃分體驗維度，以此對應根據參與程度深淺劃分的用戶參與行為類型，形成提升參與行為的數字閱讀體驗框架來指導輸出相應的設計策略。閱讀行為感知它涉及到讀者對書面文字符號的識別和辨認，以及這一過程中讀者的心理活動和認知結構。

閱讀作為自主學習中重要的一環，在自主學習中有著不可取代的地位。因此，分析閱讀中的行為并提取有效信息進行分析，有助于實現對學生的智能分析，以求實現智慧教育中針對不同的學習者制訂與之適應的教學計劃，***，智能地為學生定制資源、調整策略，以提升學習效率,提供可行性研究與基礎方法探索。但是，目前關于這方面的研究較為稀少。而在目前存在的對于閱讀行為的研究中，其更多的是對閱讀時人閱讀書籍類別等進行研究，關于視線方面的實際研究仍具有極大的意義。閱讀行為感知可以幫助我們評估閱讀材料的可讀性和易讀性。一站式閱讀行為感知聯系方式

觀點或思想來源不明也與我們學者對引證規范的輕視有關。安徽智能化閱讀行為感知

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。安徽智能化閱讀行為感知