摘要：本文結合圖書館用戶信息行為理論研究成果，通過對利用Google Analytics所跟蹤的Discover網絡級發現服務平臺數據進行可視化描述，客觀地呈現、判斷西交利物浦大學圖書館的用戶使用該平臺時的多元面貌、一般特征和偏好。并綜合分析國內外具有代表性的用戶信息行為模型，建立西浦圖書館用戶使用圖書館Discover一站式檢索平臺的信息行為模型，推測使用者行為背后的動機，揭示并考察用戶使用Discover的影響因素和期望。在此基礎上，對以Discover為核心的信息資源整合網絡服務的優化提出建議，以期最大程度滿足用戶需求，提升服務質量，并為國內高校圖書館資源建設與用戶服務提供借鑒和參考。

關鍵詞：Google Analytics 用戶信息行為 圖書館 信息資源整合服務 Discover一站式檢索平臺

目錄

摘要

Abstract

第1章-序論-3

1.1-本文研究概況-3

1.1.1-研究目標-3

1.1.2-研究背景-3

1.1.3-研究意義-4

1.1.4-研究現狀與展望-4

1.1.5-研究方法-4

1.2-圖書館利用網絡分析應用工具的現狀探析-5

1.2.1-圖書館與網絡分析應用工具-5

1.2.2-Google Analytics基本情況與主要功能-5

第2章-GA追蹤Discover的數據和用戶信息行為分析-8

2.1-Google Analytics部署過程-8

2.2-概覽性報告與Discover使用總體情況分析-9

2.3-用戶報告與用戶信息行為特征和偏好分析-11

2.3.1-用戶細分（Patron Detail）與活躍用戶（Active User）-13

2.3.2-使用語言與地區分布（Language & Location）-14

2.3.3-用戶舉止（Behavior）-16

2.3.4-技術配置文件（Technology）與使用設備（Devices）-17

2.4-流量來源報告與用戶信息行為軌跡分析-18

2.5-行為報告與Discover利用率和有效性評價分析-20

2.5.1-網站“內容”（Site Content）與關鍵事件（Top Events）-20

2.5.2-網站“速度”（Site Search）-22

2.5.3-網站“搜索”（Site Speed）-23

第3章-Discover服務用戶信息行為的模型構建-26

3.1-Discover用戶信息行為的模型闡釋-26

3.2-Discover用戶信息行為的模型構建-26

第4章-從用戶信息行為的角度提出Discover信息資源整合服務的改進策略-28

4.1-圖書館服務優化策略-28

4.1.1-提高信息資源整合的廣度和深度-28

4.1.2-深化服務內容，實現個性化的知識服務-29

4.1.3-加強用戶的信息素養教育-29

4.1.4-優化檢索系統平臺，提高界面友好性-30

4.2-西浦圖書館的嘗試對國內高校圖書館的啟示-30

結語-32

參考文獻-34

致謝-36