更新时间：02-23 （小小青蛙）提供原创文章
摘要：本文结合图书馆用户信息行为理论研究成果，通过对利用Google Analytics所跟踪的Discover网络级发现服务平台数据进行可视化描述，客观地呈现、判断西交利物浦大学图书馆的用户使用该平台时的多元面貌、一般特征和偏好。并综合分析国内外具有代表性的用户信息行为模型，建立西浦图书馆用户使用图书馆Discover一站式检索平台的信息行为模型，推测使用者行为背后的动机，揭示并考察用户使用Discover的影响因素和期望。在此基础上，对以Discover为核心的信息资源整合网络服务的优化提出建议，以期最大程度满足用户需求，提升服务质量，并为国内高校图书馆资源建设与用户服务提供借鉴和参考。
关键词：Google Analytics 用户信息行为 图书馆 信息资源整合服务 Discover一站式检索平台
目录
摘要
Abstract
第1章-序论-3
1.1-本文研究概况-3
1.1.1-研究目标-3
1.1.2-研究背景-3
1.1.3-研究意义-4
1.1.4-研究现状与展望-4
1.1.5-研究方法-4
1.2-图书馆利用网络分析应用工具的现状探析-5
1.2.1-图书馆与网络分析应用工具-5
1.2.2-Google Analytics基本情况与主要功能-5
第2章-GA追踪Discover的数据和用户信息行为分析-8
2.1-Google Analytics部署过程-8
2.2-概览性报告与Discover使用总体情况分析-9
2.3-用户报告与用户信息行为特征和偏好分析-11
2.3.1-用户细分（Patron Detail）与活跃用户（Active User）-13
2.3.2-使用语言与地区分布（Language & Location）-14
2.3.3-用户举止（Behavior）-16
2.3.4-技术配置文件（Technology）与使用设备（Devices）-17
2.4-流量来源报告与用户信息行为轨迹分析-18
2.5-行为报告与Discover利用率和有效性评价分析-20
2.5.1-网站“内容”（Site Content）与关键事件（Top Events）-20
2.5.2-网站“速度”（Site Search）-22
2.5.3-网站“搜索”（Site Speed）-23
第3章-Discover服务用户信息行为的模型构建-26
3.1-Discover用户信息行为的模型阐释-26
3.2-Discover用户信息行为的模型构建-26
第4章-从用户信息行为的角度提出Discover信息资源整合服务的改进策略-28
4.1-图书馆服务优化策略-28
4.1.1-提高信息资源整合的广度和深度-28
4.1.2-深化服务内容，实现个性化的知识服务-29
4.1.3-加强用户的信息素养教育-29
4.1.4-优化检索系统平台，提高界面友好性-30
4.2-西浦图书馆的尝试对国内高校图书馆的启示-30
结语-32
参考文献-34
致谢-36