智慧導(dǎo)讀面向數(shù)智技術(shù)賦能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源有效融合、數(shù)智業(yè)務(wù)實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的需求，遵循業(yè)務(wù)流程化、業(yè)務(wù)智能化思想，分數(shù)智技術(shù)賦能模塊、智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊構(gòu)建業(yè)務(wù)層。其中，數(shù)智技術(shù)賦能模塊迭代以大數(shù)據(jù)、人工智能為**的數(shù)智技術(shù)體系，按照數(shù)智服務(wù)的技術(shù)需要以技術(shù)簇為基座劃分泛在感知、數(shù)據(jù)管理、情報服務(wù)技術(shù)簇，深度賦能以智慧數(shù)據(jù)流以及融合智慧數(shù)據(jù)的數(shù)智服務(wù)，提供聚焦圖書館生態(tài)協(xié)同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)資源價值挖掘、流通轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新服務(wù)等能力?！吨腔蹖?dǎo)讀》是上海半坡網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司研制開發(fā)的一種主動介入的實時文獻內(nèi)容知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)產(chǎn)品。參考智慧導(dǎo)讀互惠互利閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果，而閱讀認知策略則影...

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，內(nèi)容生成方式經(jīng)歷了專業(yè)內(nèi)容生成、用戶生成內(nèi)容、生成式人工智能三個階段。專業(yè)內(nèi)容生成指內(nèi)容創(chuàng)作的主體是平臺，平臺雇用的保障內(nèi)容的專業(yè)性，平臺借助專業(yè)性的原創(chuàng)內(nèi)容得到收益，例如，騰訊、優(yōu)酷、得到等都屬于專業(yè)內(nèi)容生成。圖書館資源與專業(yè)內(nèi)容生成結(jié)合，達成了圖書館從數(shù)據(jù)商購買數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫。用戶生成內(nèi)容指用戶成為內(nèi)容創(chuàng)作的主體，用戶從內(nèi)容的消費者變?yōu)閮?nèi)容的創(chuàng)作者，例如，微博等分享見聞的圖文平臺，抖音、快手等分享生活的短視頻平臺，豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺。圖書館資源與用戶生成內(nèi)容結(jié)合，構(gòu)成以O(shè)PAC書目下的書評、用戶為自己標注的Tag用戶白建生成內(nèi)容。隨著ChatGPT的...

智慧導(dǎo)讀面向平臺運行長期穩(wěn)定、數(shù)智服務(wù)有序供給、數(shù)據(jù)資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應(yīng)用適用性等原則，分架構(gòu)運維管理模塊、平臺服務(wù)管理模塊、智慧數(shù)據(jù)管理模塊、館藏資源管理模塊構(gòu)建標準規(guī)范層。其中，架構(gòu)運維管理模塊專注整體架構(gòu)及局部模塊的規(guī)范運行及持續(xù)維護，利用業(yè)務(wù)運行、技術(shù)選型、設(shè)施部署等標準規(guī)范支撐架構(gòu)日常運營，提供災(zāi)備恢復(fù)標準規(guī)范保障各方主體利益，采用架構(gòu)更新標準規(guī)范動態(tài)適應(yīng)圖書館內(nèi)外部環(huán)境變化。平臺服務(wù)管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務(wù)全節(jié)點管理，提供主體協(xié)同、場景交互、服務(wù)管控等環(huán)節(jié)的標準規(guī)范，高效滿足圖書館數(shù)智服務(wù)、深層級需要。智慧數(shù)據(jù)管理模塊有機嵌入數(shù)據(jù)治理體系，從標準管理、質(zhì)量管...

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優(yōu)化個性化閱讀推薦系統(tǒng)，提高推薦準確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態(tài)變化的，定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調(diào)整資源和服務(wù)策略。例如，當某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當某一話題或領(lǐng)域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調(diào)整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書館的網(wǎng)站和用戶界面設(shè)計。通過分析用戶在網(wǎng)站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以...

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)的自動化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經(jīng)驗判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細性。智慧導(dǎo)讀通過機器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后，其推薦精細度可能受到限制。推薦范圍和實時性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)更新推薦內(nèi)容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時的閱讀選擇。...

智慧導(dǎo)讀面向平臺運行長期穩(wěn)定、數(shù)智服務(wù)有序供給、數(shù)據(jù)資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應(yīng)用適用性等原則，分架構(gòu)運維管理模塊、平臺服務(wù)管理模塊、智慧數(shù)據(jù)管理模塊、館藏資源管理模塊構(gòu)建標準規(guī)范層。其中，架構(gòu)運維管理模塊專注整體架構(gòu)及局部模塊的規(guī)范運行及持續(xù)維護，利用業(yè)務(wù)運行、技術(shù)選型、設(shè)施部署等標準規(guī)范支撐架構(gòu)日常運營，提供災(zāi)備恢復(fù)標準規(guī)范保障各方主體利益，采用架構(gòu)更新標準規(guī)范動態(tài)適應(yīng)圖書館內(nèi)外部環(huán)境變化。平臺服務(wù)管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務(wù)全節(jié)點管理，提供主體協(xié)同、場景交互、服務(wù)管控等環(huán)節(jié)的標準規(guī)范，高效滿足圖書館數(shù)智服務(wù)、深層級需要。智慧數(shù)據(jù)管理模塊有機嵌入數(shù)據(jù)治理體系，從標準管理、質(zhì)量管...

智慧導(dǎo)讀面向數(shù)智技術(shù)賦能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源有效融合、數(shù)智業(yè)務(wù)實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的需求，遵循業(yè)務(wù)流程化、業(yè)務(wù)智能化思想，分數(shù)智技術(shù)賦能模塊、智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊構(gòu)建業(yè)務(wù)層。其中，數(shù)智技術(shù)賦能模塊迭代以大數(shù)據(jù)、人工智能為**的數(shù)智技術(shù)體系，按照數(shù)智服務(wù)的技術(shù)需要以技術(shù)簇為基座劃分泛在感知、數(shù)據(jù)管理、情報服務(wù)技術(shù)簇，深度賦能以智慧數(shù)據(jù)流以及融合智慧數(shù)據(jù)的數(shù)智服務(wù)，提供聚焦圖書館生態(tài)協(xié)同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)資源價值挖掘、流通轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新服務(wù)等能力。智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務(wù)系統(tǒng)、圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)等。提供智慧導(dǎo)讀業(yè)務(wù)流程在數(shù)字化和信息化快速發(fā)展的背景下，圖書館作為知識與信息的重要傳遞...

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對某一主題的相關(guān)文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容，自動實現(xiàn)知...

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,高校圖書館作為知識服務(wù)的重要平臺,傳統(tǒng)服務(wù)模式已無法滿足用戶對高效、精細信息的需求,服務(wù)模式的升級與轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢。以ＣｈａｔＧＰＴ的人工智能生成內(nèi)容(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＡＩＧＣ)的出現(xiàn),為高校圖書館的服務(wù)創(chuàng)新開辟了全新的路徑。高校圖書館服務(wù)模式經(jīng)歷了從文獻服務(wù)到信息服務(wù),再到知識服務(wù),發(fā)展到智慧服務(wù)的演變。智慧服務(wù)作為知識服務(wù)的深化與擴展,理念在于激發(fā)用戶將知識轉(zhuǎn)化為智慧的能力,借助大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法、區(qū)塊鏈技術(shù)、第五代移動通信(５Ｇ)以及虛擬現(xiàn)實(ＶＲ)等先進的現(xiàn)代信息技術(shù),通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智...

個性化閱讀推薦系統(tǒng)在智慧圖書館推行，不僅提升了圖書館資源的運用效率，還大幅提升了用戶的閱讀體驗感?；贏I，個性化閱讀推薦系統(tǒng)能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料，激發(fā)智慧圖書館服務(wù)實現(xiàn)個性化轉(zhuǎn)變，同時還能持續(xù)采集用戶反饋進行不斷優(yōu)化，從而保證推薦結(jié)果既準確又高效。未來隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，個性化閱讀推薦系統(tǒng)會愈發(fā)智能化，進一步激發(fā)智慧圖書館在信息服務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新活力，增強智慧圖書館的文化傳播功效，滿足各用戶的多樣訴求。上海半坡的遠程訪問服務(wù)能夠促使圖書館現(xiàn)有數(shù)字文獻館藏發(fā)揮更大的讀者服務(wù)效益。參考智慧導(dǎo)讀目前智慧閱讀服務(wù)的研究成果主要集中在服務(wù)系統(tǒng)、服務(wù)內(nèi)容、用戶需求與行為等方面。面對新一...

目前智慧閱讀服務(wù)的研究成果主要集中在服務(wù)系統(tǒng)、服務(wù)內(nèi)容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術(shù)的不斷迭代，閱讀服務(wù)面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)，當前學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)存在哪些問題？如何依托AIGC技術(shù)賦能實現(xiàn)服務(wù)優(yōu)化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學(xué)界尚缺少聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)領(lǐng)域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內(nèi)容分析法剖析目前國內(nèi)外典型學(xué)術(shù)平臺的智慧閱讀服務(wù)現(xiàn)狀，總結(jié)存在問題，并探索AIGC技術(shù)賦能改進圖書館學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)的路徑。個性化選擇的界面信息資源搜集與表達方式，各種服務(wù)可以匯集到一個平臺上。安徽智慧導(dǎo)讀預(yù)算大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進...

目前，國內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場景及可行性問題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，而專門聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對科研人員的影響及在圖書館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例...

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對某一主題的相關(guān)文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容，自動實現(xiàn)知...

在高職院校智慧圖書館的建設(shè)中，強化館員的技術(shù)能力和技術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)是必不可少的。智慧圖書館依賴于人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，因此館員必須具備一定的技術(shù)能力，包括技術(shù)應(yīng)用研究和創(chuàng)新能力，這對于圖書館的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。提升智慧館員的專業(yè)素養(yǎng)不應(yīng)只關(guān)注設(shè)備的引進，還應(yīng)重視館員的技術(shù)能力和技術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)，只有兩者并重，才能真正推動智慧圖書館的發(fā)展。圖書館應(yīng)在智能智慧社會中找到自己的定位，高職院校應(yīng)督促圖書館館員持續(xù)關(guān)注智慧科技的發(fā)展，跟上時代的步伐，不斷提升專業(yè)素養(yǎng)。近幾年出現(xiàn)的一種標題形式。浙江網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀美國開放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)發(fā)布的大型語言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成為全...

智慧導(dǎo)讀面向用戶需求綜合感知、內(nèi)外部資源高效整合、情報業(yè)務(wù)數(shù)智賦能的需求，聚焦圖書館高度智能化服務(wù)，遵循服務(wù)泛在化、服務(wù)協(xié)同化等原則，分場景感知服務(wù)模塊、資源整合服務(wù)模塊、情報智能服務(wù)模塊構(gòu)建數(shù)智服務(wù)層。其中，場景感知服務(wù)模塊通過智慧數(shù)據(jù)提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內(nèi)外部環(huán)境識別、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及決策結(jié)果預(yù)測等能力，實現(xiàn)基本需求及深層需求的多維感知、服務(wù)過程的全域感知、服務(wù)結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢感知，由此提供圖書館各類業(yè)務(wù)場景下業(yè)務(wù)主體、業(yè)務(wù)環(huán)境、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)結(jié)果等全要素的識別、分析、預(yù)測服務(wù)。資源整合服務(wù)模塊針對圖書館內(nèi)紙質(zhì)文獻、電子圖書等多模態(tài)資源，依托智慧數(shù)據(jù)動態(tài)管控業(yè)務(wù)運維關(guān)鍵要素...

在數(shù)智時代，圖書館閱讀推廣智慧服務(wù)體系建設(shè)極大地提升了圖書館服務(wù)的適應(yīng)性與可達性，有效增加了公眾獲取信息的便利性。首先，智慧服務(wù)體系對圖書館資源實行了數(shù)字化和在線化處理，使得用戶無須前往圖書館便能接觸到豐富的閱讀材料，從而極大地方便了用戶獲取信息。同時，系統(tǒng)內(nèi)置的多種搜索與推薦算法，能夠根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣和偏好智能推薦相關(guān)內(nèi)容，極大地提高了信息檢索效率，增強了用戶體驗；其次，智慧服務(wù)體系還推動了信息資源的多樣化與多媒體化發(fā)展。數(shù)字時代的圖書館能夠提供形式多樣的材料，如電子書籍、有聲讀物、視頻教程等，滿足不同用戶的多元需求，為用戶帶來了深入的學(xué)習(xí)體驗；智慧服務(wù)體系還具備先進的數(shù)據(jù)分析和管理功能，...

智慧圖書館是數(shù)字時代圖書館領(lǐng)域的一次**性發(fā)展，旨在通過信息技術(shù)和AI等，滿足日益增長的數(shù)字信息需求和不斷變化的用戶需求。據(jù)統(tǒng)計，全球數(shù)字數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量已達到每天1.5TB，并以每年20%的速率快速增長。這種大數(shù)據(jù)環(huán)境為用戶提供了前所未有的信息量，也對圖書館的服務(wù)模式提出了新的要求。智慧圖書館通過整合數(shù)字化資源，包括電子書、學(xué)術(shù)期刊、多媒體內(nèi)容等，構(gòu)建了龐大的信息庫。這些資源的數(shù)字化不僅使用戶能夠遠程訪問海量文獻，還通過智能化的搜索和檢索系統(tǒng)，使資源獲取和使用變得更加便捷和高效。此外，智慧圖書館利用AI，采用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)等，分析用戶行為和偏好，為其提供了個性化的閱讀推薦和學(xué)術(shù)導(dǎo)航，大幅...

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,高校圖書館作為知識服務(wù)的重要平臺,傳統(tǒng)服務(wù)模式已無法滿足用戶對高效、精細信息的需求,服務(wù)模式的升級與轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢。以ＣｈａｔＧＰＴ的人工智能生成內(nèi)容(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＡＩＧＣ)的出現(xiàn),為高校圖書館的服務(wù)創(chuàng)新開辟了全新的路徑。高校圖書館服務(wù)模式經(jīng)歷了從文獻服務(wù)到信息服務(wù),再到知識服務(wù),發(fā)展到智慧服務(wù)的演變。智慧服務(wù)作為知識服務(wù)的深化與擴展,理念在于激發(fā)用戶將知識轉(zhuǎn)化為智慧的能力,借助大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法、區(qū)塊鏈技術(shù)、第五代移動通信(５Ｇ)以及虛擬現(xiàn)實(ＶＲ)等先進的現(xiàn)代信息技術(shù),通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智...

智慧導(dǎo)讀是基于人工智能技術(shù)的原理，通過運用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，對用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，建立相應(yīng)的推薦算法模型，從而為用戶提供個性化的閱讀推薦服務(wù)。智慧導(dǎo)讀會根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣和興趣偏好，自動分析并推薦符合用戶需求的文章、新聞、書籍等內(nèi)容。這種個性化推薦不僅能夠幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內(nèi)容，提高閱讀效率，同時也能夠增強用戶的閱讀體驗，提升用戶的滿意度和忠誠度。智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務(wù)系統(tǒng)、圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)等。江蘇智慧導(dǎo)讀哪個好智慧閱讀服務(wù)對象方面，已有研究涉及大學(xué)生、公眾、中小學(xué)生等。來自印度大規(guī)模人工智能...

基本原則及立體復(fù)合、開放共享等數(shù)據(jù)資源建設(shè)原則，分原生數(shù)據(jù)存儲模塊、中間數(shù)據(jù)存儲模塊、智慧數(shù)據(jù)存儲模塊構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲層。其中，原生數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)庫以存儲用戶數(shù)據(jù)、情境數(shù)據(jù)、態(tài)勢數(shù)據(jù)；構(gòu)建館藏資源庫以存儲文本、音頻、視頻、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)資源；構(gòu)建服務(wù)模型庫以存儲標準化、可重用的功能模型及服務(wù)方案；構(gòu)建數(shù)智技術(shù)庫以存儲技術(shù)方案、應(yīng)用模型、智能工具；構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)庫及日志數(shù)據(jù)庫以存儲架構(gòu)運維相關(guān)軟硬件數(shù)據(jù)；構(gòu)建元數(shù)據(jù)庫以存儲業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、操作元數(shù)據(jù)。中間數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建融合數(shù)據(jù)庫以存儲模態(tài)間關(guān)聯(lián)的融合數(shù)據(jù)；構(gòu)建綜合信息庫以存儲由實體、事件、關(guān)系組合表示的結(jié)構(gòu)化信息。...

數(shù)智時代，圖書館應(yīng)引入人工智能技術(shù)來實現(xiàn)個性化閱讀服務(wù)。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習(xí)慣、搜索歷史和互動反饋等數(shù)據(jù)。圖書館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網(wǎng)站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關(guān)注度；其次，依托于這些數(shù)據(jù)，圖書館可運用人工智能系統(tǒng)，采用協(xié)同過濾和內(nèi)容基推薦的機器學(xué)習(xí)算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內(nèi)容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術(shù)，開發(fā)智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應(yīng)的信息服務(wù)，如解答關(guān)于藏書的問題，協(xié)助預(yù)約或提醒還書時間。同時，智能助...

閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺數(shù)量仍較少，作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識存儲訓(xùn)練的大模型面世...

智慧閱讀服務(wù)對象方面，已有研究涉及大學(xué)生、公眾、中小學(xué)生等。來自印度大規(guī)模人工智能技術(shù)干預(yù)的證據(jù)表明，技術(shù)輔助可提高K-12學(xué)生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機器人的互動與交流如何創(chuàng)造積極的閱讀體驗[24]，以維持學(xué)生的閱讀與學(xué)習(xí)興趣。虛擬現(xiàn)實技術(shù)對公眾與大學(xué)生閱讀行為影響方面，韓飛飛和周榮庭認為VR等虛擬現(xiàn)實技術(shù)發(fā)展對公眾的圖書閱讀行為產(chǎn)生顛覆式影響[25]。與數(shù)字閱讀相比，科技期刊元宇宙閱讀呈現(xiàn)出閱讀空間虛擬化、視覺體驗三維化等趨勢[26]，這些特征將會影響讀者的批判式閱讀體驗[27]。綜上，目前智慧閱讀服務(wù)研究涉及服務(wù)系統(tǒng)與平臺、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)對象等方面，...

在數(shù)智時代，圖書館的角色及其功能發(fā)生了翻天覆地的變化，從原有的靜態(tài)服務(wù)模式逐步轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)且富有互動性的智慧服務(wù)體系，這種轉(zhuǎn)變徹底改變了圖書館在公共生活與學(xué)術(shù)領(lǐng)域的地位。本文將從數(shù)智時代圖書館智慧服務(wù)體系的必要性入手，深入分析其在提升信息獲取便利性、加強知識傳播和增強用戶互動與體驗方面的重要作用，并進一步探討支持圖書館服務(wù)現(xiàn)代化的基本原則與具體路徑，以期為圖書館界提供一種前瞻性的視角，助力其有效利用新興技術(shù)，推動圖書館服務(wù)朝著更智能化、個性化及可持續(xù)化的方向發(fā)展，從而更好地滿足現(xiàn)代社會的需求。閱讀服務(wù)包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱 讀等內(nèi)容。江蘇智慧導(dǎo)讀采購智慧導(dǎo)讀面向平臺運行長期穩(wěn)定、數(shù)智...

目前智慧閱讀服務(wù)的研究成果主要集中在服務(wù)系統(tǒng)、服務(wù)內(nèi)容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術(shù)的不斷迭代，閱讀服務(wù)面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)，當前學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)存在哪些問題？如何依托AIGC技術(shù)賦能實現(xiàn)服務(wù)優(yōu)化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學(xué)界尚缺少聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)領(lǐng)域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內(nèi)容分析法剖析目前國內(nèi)外典型學(xué)術(shù)平臺的智慧閱讀服務(wù)現(xiàn)狀，總結(jié)存在問題，并探索AIGC技術(shù)賦能改進圖書館學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)的路徑。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。智慧導(dǎo)讀互惠互利智慧導(dǎo)讀是基于人工智能技術(shù)的原理，通過運用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，對用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷...

閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺數(shù)量仍較少，作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識存儲訓(xùn)練的大模型面世...

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對某一主題的相關(guān)文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容，自動實現(xiàn)知...

在智慧圖書館中，智慧館員必須走在前列，成為圖書館業(yè)務(wù)的先行者。智慧館員能否科學(xué)地配置到合適的工作崗位，對智慧圖書館的建設(shè)至關(guān)重要。因此，高職院校圖書館需要為智慧館員建立個性化檔案，以便科學(xué)地安排他們的工作崗位。這一過程應(yīng)遵循雙向選擇原則，尊重每位館員的習(xí)慣和興趣，根據(jù)他們的個性特點進行崗位配置。這樣的配置能夠激發(fā)館員的內(nèi)在動力和工作熱情。同時，也要遵循專業(yè)化和均衡化的原則，根據(jù)圖書館的運行情況和館員的發(fā)展狀況，適時進行科學(xué)的調(diào)整。這樣的措施不僅能夠讓館員發(fā)揮自己的長處，避免短處，減少工作的盲目性，還有利于他們不斷自我提升和完善。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務(wù)。圖...

閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過程，學(xué)術(shù)寫作是其中的主要形式之一，是圖書館等閱讀服務(wù)機構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容。在數(shù)字環(huán)境下，XLJ等商業(yè)類學(xué)術(shù)平臺開始探索，但仍面臨寫作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過程程度有待提高等問題。AIGC技術(shù)對于寫作輔導(dǎo)服務(wù)的賦能主要體現(xiàn)在整合數(shù)字筆記內(nèi)容、綜合運用所積累知識生成新的成果、繪制插圖及語言潤色等方面。（1）整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識型文本處理方面，可借鑒AI應(yīng)用文本處理型企業(yè)Mem的做法，即與AIGC結(jié)合，將非結(jié)構(gòu)化的文本自動整理成段落、生成文章摘要、生成標題。（2）綜合運用所積累知識生成新的成果。可參考基于AI技術(shù)應(yīng)用的Writer公司為用戶提供全流程支持，包括頭腦...

智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分，具體是利用數(shù)智技術(shù)有效處理、分析海量多源異構(gòu)的大型數(shù)據(jù)集，產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數(shù)據(jù)（即智慧數(shù)據(jù)），智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費后與其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成大數(shù)據(jù)，隨著領(lǐng)域應(yīng)用深化與數(shù)智技術(shù)發(fā)展實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過程形成，首先是通過數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領(lǐng)域業(yè)務(wù)活動產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價值密度低的原生數(shù)據(jù)，其次通過原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開放性、相關(guān)性的中間數(shù)據(jù)，通過中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理、情境化的智慧數(shù)據(jù)。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域下的特定任務(wù)，具體是將適配各業(yè)務(wù)場景的多維度標簽、...