近年来,随着社交网络和移动互联网的兴起,传统数字化阅读已经无法满足用户的阅读需求。社会化阅读[1]作为数字化阅读的一个新领域,受到了越来越多的关注。用户在阅读图书的时候,其行为数据中蕴含着大量有价值的信息,这些行为数据一方面反映了用户自身的阅读习惯,另一方面也可以反映图书本身的价值所在。然而,传统的数字化阅读平台仅仅为用户提供了基本的阅读服务,社会化阅读在基本阅读服务的基础上,通过对用户阅读行为的分析,可以更好地掌握用户的阅读习惯,为用户提供更加优质的阅读内容和阅读体验。中国工程院知识中心知识服务系统中的图书阅读评注子系统是结合了社会化阅读和Crowdsourcing[2]技术的图书阅读学习平台。图书阅读评注系统通过对用户在浏览阅读图书时的阅读行为数据进行记录采集、分析理解和建模应用,为用户提供更加优质的阅读服务。本文的主要研究内容是通过对用户图书阅读行为的分析来评价图书书页的重要性和进行图书章节摘要的生成。在图书书页重要性评分体系中,我们借用了用户阅读深度的概念,将用户图书阅读分为四个不同的阅读层次；在图书章节摘要生成算法实现部分我们使用了数据流形结构上的排序算法[3]来传播句子权重,最后采用数据线性重构方法[4]生成图书章节摘要。