科学数据是符合学术规范并可以在科学研究活动中发挥论据或线索等作用的形式化信息,其重要地位日益凸显,然而,查询和检索科学数据是科学数据共享与应用的突出问题,已成为大数据时代的主要问题。认知导向的用户相关性研究是下一代智能型信息检索系统的理论基础,能有效提高信息检索效率,目前针对文献、网页、多媒体、图像等信息载体的检索已获得一定的研究成果,同时在相关性概念、标准、判断模型等方面的研究取得了较大的发展,但整体而言,研究的广度及深度仍有不足。一方面,用户相关性的本质研究深度不足,对用户的认知本质探索不充分,达不到理论应用要求;另一方面,广度不足,尚未覆盖所有信息类型,如科学数据类型,且不同信息类型之间差异较大,缺乏共识性和通用性的判断模型,导致用户相关性研究应用不足。基于科学数据检索研究现状,本文发现用户相关性与顾客感知价值之间的认知相似性,且顾客感知价值理论及应用研究更为充分,因此,本文引入感知价值理论,采用定性研究及结构方程模型研究方法探索科学数据用户相关性判断认知模式。具体研究内容包括:(1)用户相关性与顾客感知价值的认知相似性研究;(2)采用扎根理论及内容分析法探索科学数据用户感知价值概念模型,分析结构;(3)通过问卷调查收集数据,采用结构方程模型方法探索及验证科学数据用户感知价值判断认知过程。本课题研究引入感知价值理论,拓展并提出了用户相关性研究的新视角,以期从价值的角度剖析用户相关性,推动用户相关性的应用研究,同时,为开发人工智能型检索机器人提供理论基础,提高未来数据检索的效率。研究主要成果为:(1)综述用户相关性与顾客感知价值的认知相似性。采用文献调研及理论对比的研究方法,从概念、本质和结构维度分别综述用户相关性与顾客感知价值,发现用户相关性与顾客感知价值存在一定的认知相似性,阐明基于感知价值的用户相关性判断研究具有必然趋势性。(2)构建科学数据感知价值概念模型。采用扎根理论的定性研究方法探究科学数据用户的感知价值内涵及维度结构,将科学数据感知价值定义为用户在检索科学数据过程中,能感知到的数据属性价值、功能价值、社会价值和认知价值四种价值因素的综合表征,并分析四种价值因素的具体内涵。(3)探索与验证科学数据基于感知价值判断的用户相关性判断过程。采用内容分析法识别相关性标准到感知价值的形成机制,得到相关性标准到感知价值的对应关系,并通过结构方程模型法进行实证分析,验证基于感知利得与感知利失的用户相关性判断过程,研究表明相关性标准对感知价值具有正向影响作用,感知价值对用户行为决策具有正向影响作用,用户相关性判断可通过感知价值实现。