個性化閱讀推薦系統(tǒng)的設計始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數(shù)千份電子書和期刊，且數(shù)百萬用戶的日常活動會生成海量數(shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設計個性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎，需要收集和處理，以便后續(xù)進行分析和應用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。智慧導讀的作用，在于幫助我們構(gòu)建完整的知識體系。江西智慧導讀數(shù)據(jù)分析

首先，智慧導讀系統(tǒng)會收集用戶在閱讀過程中的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設置偏好等方式獲取。收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復或無效信息，因此需要進行數(shù)據(jù)清洗和預處理。這一步包括去除重復數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作，以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機器學習和數(shù)據(jù)分析技術，對用戶數(shù)據(jù)進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析，發(fā)現(xiàn)用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時，通過對用戶數(shù)據(jù)的聚類、分類和關聯(lián)規(guī)則挖掘等，可以發(fā)現(xiàn)用戶群體之間的相似性和差異性，為后續(xù)的推薦算法提供依據(jù)。天津網(wǎng)絡智慧導讀智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段，其建設和發(fā)展始終以知識服務為目標。

在數(shù)智時代，圖書館閱讀推廣智慧服務體系建設極大地提升了圖書館服務的適應性與可達性，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)用戶的閱讀習慣和偏好智能推薦相關內(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習體驗；智慧服務體系還具備先進的數(shù)據(jù)分析和管理功能，能夠?qū)崟r監(jiān)控資源的利用情況，并據(jù)此調(diào)整和優(yōu)化資源配置。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理方式提高了圖書館的運營效率，也保證了資源配置的精確性和及時性，進一步提升了服務的適應性和可達性。可見，數(shù)智時代圖書館閱讀推廣智慧服務體系通過技術整合與智能化服務的實施，提升了圖書館服務的覆蓋范圍和可接觸性，為公眾獲取信息提供了更加豐富和便捷的方式，實現(xiàn)了傳統(tǒng)圖書館服務的轉(zhuǎn)型與升級。

圖書館數(shù)智服務是智慧圖書館的**業(yè)務，亦是圖書館智能服務的前沿熱點。圖書館數(shù)智服務的相關理論研究尚少，主要研究智能服務的模式應用、技術融合、體系構(gòu)建、系統(tǒng)及平臺搭建，而數(shù)智服務的定義、特征等內(nèi)涵研究匱乏。智慧數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學的前沿概念，亦是數(shù)智時代數(shù)據(jù)資源的高級組織形式。智慧數(shù)據(jù)的現(xiàn)有研究主要研究其定義及特征，聚焦情報學領域研究智慧數(shù)據(jù)服務模式、體系。智慧數(shù)據(jù)內(nèi)涵多樣但尚未統(tǒng)一，有研究將其分為價值、結(jié)構(gòu)、過程三類視角，其中過程視角下智慧數(shù)據(jù)由演化路徑形成的觀點被***接受。智慧圖書館建設關注學生個性化、多元化、 實時化的需求；

內(nèi)容語義組織方面。利用AIGC技術進一步加強館藏學術資源、開放獲取學術資源等質(zhì)量內(nèi)容的細粒度加工、對象化表示，如實現(xiàn)對學術論文中研究方法與研究結(jié)果等細粒度內(nèi)容的標注，更好地揭示語義知識內(nèi)容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識。（2）多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識組織的基礎上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容，實現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語義關聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題、摘要等推廣信息，進行個性化學術資源推薦，而且可以預測同類用戶的學術資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學習資料，可以幫助跨專業(yè)的學生快速了解入門課程和學習路徑，打破學生自身的認知邊界。閱讀軌跡可以同時將中文與英文文獻融合生成新的語義腦圖。江西智慧導讀數(shù)據(jù)分析

各高校圖 書館應加強未來學習中心試點建設，打造高標準智慧 化的學習新體系。江西智慧導讀數(shù)據(jù)分析

閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經(jīng)科學視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯(lián)推理和學習建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術條件，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務。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“關聯(lián)推理”過程。但提供此種服務的平臺數(shù)量仍較少，作為學術用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術環(huán)境下，海量知識存儲訓練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。江西智慧導讀數(shù)據(jù)分析