本文的研究源自这样一个现实的问题:以CNKI为代表的科技期刊网站为用户们提供了众多的资源产品,但多数产品却被用户很少用到,造成这种情况原因何在?本文认为应着力于研究用户的信息搜寻行为,而这一行为的特征与构成随机决策问题的要素可以一一对应起来,因此,使用决策理论或博弈理论中的分析方法应该是可行的。经过相关文献的消化和研究,本文确定的研究对象是一个问题的两个方面:(1)行为人在随机决策中经历的学习规则如何;(2)行为人的认知进化是以何种方式进行的。为此,本文通过用学习模型来拟合实验数据,目的在于检验实验被试检索网络文献的行为,是符合强化学习模型的收敛特征,还是可以由基于贝叶斯推断的信念学习模型来指导更好。在这里,学习模型的选择和构建是重要的环节,因为其涉及到对现实的抽象和实验的控制变量设计。解决这一问题,首先较容易的是在现有的学习模型中选择合适的模型。考虑场景特征和各种学习理论要求的最低信息条件,只有强化模型可以在本文中使用。由于强化模型是一个较弱意识的学习模型,为了对被试的主观信念和认知有一个更好的了解,所以本文还构建了一个模拟随机决策问题的信念学习模型(BBAM),同时这种建模的方法对于解决同一类决策问题也具有借鉴意义。用两个模型来拟合一组实验数据,其处理方式也是不同的。强化学习模型的检验借鉴了“经验加权吸引力学习模型”(EWA)拟合若干行为博弈模型数据的实证方法,通过参数分析、样本内外预测来计算模型的拟合优度;BBAM则是从实验被试组和模拟被试组里采集样本,通过非参数检验来考察实际行为中发生的3个学习特征,从而考察了行为的调整、绩效的差异和认知的进化。通过实证分析可以得出以下结论:(1)强化模型和BBAM在一定程度、一定条件内都能较好的刻画用户网络文献检索行为;(2)学习的发生是与特定的外部场景相联系的,在通常的非强外在约束下,有限理性个体进行随机决策时,其行为同时包含了有意识的理性计算和无意识的规则遵循:(3)在随机决策过程中,个体可能发生的认知进化应是有意识指导的结果,但收敛的方向却受到至少三个因素的影响:初始的信念状态、对反馈信号的主观判断能力、试错的次数。