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提供智慧導讀業務流程

來源: 發布時間:2025-05-19

智慧導讀面向數智技術賦能多源異構數據資源有效融合、數智業務實現智慧數據高效流轉的需求,遵循業務流程化、業務智能化思想,分數智技術賦能模塊、智慧數據流轉模塊構建業務層。其中,數智技術賦能模塊迭代以大數據、人工智能為**的數智技術體系,按照數智服務的技術需要以技術簇為基座劃分泛在感知、數據管理、情報服務技術簇,深度賦能以智慧數據流以及融合智慧數據的數智服務,提供聚焦圖書館生態協同應用場景的數據資源價值挖掘、流通轉化、創新服務等能力。智慧閱讀服務系統與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務系統、圖書館閱讀服務系統等。提供智慧導讀業務流程

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在數字化和信息化快速發展的背景下,圖書館作為知識與信息的重要傳遞者,亟須革新服務方式。因此,智慧圖書館的概念應運而生,旨在通過高科技手段,如人工智能(artificialintelligence,AI),提升服務效率和用戶體驗。智慧圖書館不僅是傳統圖書館的延伸,還是信息技術與圖書館服務深度融合的產物。AI在信息檢索、用戶行為分析與個性化服務等方面,展現出巨大的潛力。當前,隨著用戶對信息服務需求的日益個性化和精細化,智慧圖書館需要提供更貼心和高效的閱讀推薦服務。因此,研究并實施基于AI的個性化閱讀推薦系統成為智慧圖書館發展的重要方向。這種系統不僅可以大幅提高圖書館的服務質量和運營效率,還能更好地滿足用戶的多樣化需求。提供智慧導讀業務流程在語義關聯矩陣中,選擇任意概念節點作為興趣點(x),可以找到與該興趣點語義直接關聯的概念節點(y)。

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閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱讀等內容。智慧閱讀服務是在新一代信息技術支持下,賦予系統或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能,并與服務人員、用戶交互,實現快速、精細和個性化的閱讀服務[5]。研究者對智慧閱讀服務的分析通常根據服務構成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務系統與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務系統、圖書館閱讀服務系統等。已有研究表明,基于人工智能的英語多模式在線閱讀平臺能有效提高學生的英語成績[6]。基于用戶畫像構建智慧閱讀推薦系統是圖書館閱讀服務系統的重要研究領域,從而為解決多樣化需求與無差別推薦之間的矛盾提供思路[7]。楊新涯等對重慶大學京東閱讀平臺的用戶數字閱讀行為數據展開研究[8],依據大量精細數據分析為個性化推薦提供保障。

在技術迅速更迭下,國內外學者積極探索AIGC融入圖書館服務的應用場景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對信息資源建設、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構建融合AIGC技術的智慧圖書館體系框架[29],儲節旺等從服務方式、服務內容、服務效果等三個方面分析AIGC對智慧圖書館服務的沖擊[30]。國外有學者指出基于ChatGPT的聊天機器人系統是傳統的基于知識庫的聊天機器人的可行替代方案[31],同時AI聊天機器人可能會對參考咨詢實踐、館藏開發以及元數據創建和轉換產生影響[32]。文本語義腦圖檢索系統通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。

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學術閱讀具有專業性、持久性和高難度的特點,閱讀過程中會面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等,除了自我控制與管理之外,用戶需要閱讀行為管理服務。比如,上海師范大學開發的論文閱讀系統[51],能助力學生深度閱讀與學習,旨在提高學生的元認知能力。智慧圖書館等學術平臺可記錄、采集、分析用戶在閱讀前、中、后的數據,加強閱讀行為管理服務。在閱讀前,學術用戶可利用AIGC技術生成自己的過往閱讀報告、陪伴式答疑、個性化建議等,明確閱讀方向與目標。比如,科大訊飛與北京師范大學聯合推出“學科潛能和專業興趣雙核測評”,幫助學生了解、認識自己的能力,幫助學生測評在某一方面的水平。在閱讀中,一些學生不了解自己在閱讀過程中所處位置,也不了解某個階段適用的閱讀策略。AIGC技術可以支持智慧學術閱讀平臺分析學術用戶在閱讀過程中的各類數據,構建用戶畫像,幫助用戶了解閱讀狀態及難點,為用戶生成后續的個性化閱讀計劃,提供情感支持。在閱讀后,AIGC技術可以幫助用戶做好實時評估,分析存在問題,設計改進方案。類似于20世紀80年代中期出現的標題新聞。提供智慧導讀業務流程

智慧導讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。提供智慧導讀業務流程

個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、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生大量數據。以大型智慧圖書館為例,其每月會新增數千份電子書和期刊,且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄,包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎,需要收集和處理,以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據,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。依托上述數據,個性化閱讀推薦系統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,從而為推薦給予數據方面的支持。提供智慧導讀業務流程

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