個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書(shū)館中，用戶每天進(jìn)行搜索、閱讀和下載等互動(dòng)行為均會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書(shū)館為例，其每月會(huì)新增數(shù)千份電子書(shū)和期刊，且數(shù)百萬(wàn)用戶的日常活動(dòng)會(huì)生成海量數(shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢、點(diǎn)擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設(shè)計(jì)個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)，需要收集和處理，以便后續(xù)進(jìn)行分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊(cè)信息、借閱記錄、閱讀習(xí)慣，以及用戶與智慧圖書(shū)館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù)，個(gè)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(lǐng)域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣中，選擇任意概念節(jié)點(diǎn)作為興趣點(diǎn)(x)，可以找到與該興趣點(diǎn)語(yǔ)義直接關(guān)聯(lián)的概念節(jié)點(diǎn)(y)。上海運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀

閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過(guò)程，學(xué)術(shù)寫(xiě)作是其中的主要形式之一，是圖書(shū)館等閱讀服務(wù)機(jī)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(tái)開(kāi)始探索，但仍面臨寫(xiě)作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過(guò)程程度有待提高等問(wèn)題。AIGC技術(shù)對(duì)于寫(xiě)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(yùn)用所積累知識(shí)生成新的成果、繪制插圖及語(yǔ)言潤(rùn)色等方面。（1）整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識(shí)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(dòng)整理成段落、生成文章摘要、生成標(biāo)題。（2）綜合運(yùn)用所積累知識(shí)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，包括頭腦風(fēng)暴構(gòu)思、生成初稿、樣式編輯、分發(fā)內(nèi)容、復(fù)盤(pán)研究等流程的服務(wù)。如中國(guó)知網(wǎng)基于大模型和知識(shí)庫(kù)利用AIGC技術(shù)開(kāi)發(fā)智能寫(xiě)作平臺(tái)，國(guó)內(nèi)CTXS科研平臺(tái)基于人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提供結(jié)構(gòu)化寫(xiě)作框架及例句庫(kù)，還提供AI課題羅盤(pán)、AI研究選題、智能選刊等多場(chǎng)景的服務(wù)內(nèi)容。（3）繪制插圖及語(yǔ)言潤(rùn)色。在寫(xiě)作過(guò)程中，可利用GPT工具實(shí)現(xiàn)AI繪圖、AI中文潤(rùn)色、AI英文潤(rùn)色等功能。此外，利用GPT類平臺(tái)可自動(dòng)生成匯報(bào)PPT課件。江西智慧導(dǎo)讀聯(lián)系方式它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。

智慧圖書(shū)館可根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求選擇恰當(dāng)?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開(kāi)展算法優(yōu)化，保障推薦的精細(xì)行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵。個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對(duì)推薦結(jié)果的反饋，對(duì)點(diǎn)擊率、借閱率、閱讀時(shí)長(zhǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細(xì)度與個(gè)性化水平。通過(guò)上述流程，智慧圖書(shū)館可設(shè)計(jì)出更加***的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個(gè)性化的閱讀推薦服務(wù)，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書(shū)籍及資源，進(jìn)而提高用戶體驗(yàn)以及智慧圖書(shū)館的服務(wù)水平[5]。

目前，國(guó)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(shū)館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開(kāi)，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問(wèn)題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書(shū)館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段，仍有較大的研究?jī)r(jià)值，而專門(mén)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(shù)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(duì)科研人員的影響及在圖書(shū)館服務(wù)、圖書(shū)館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書(shū)館用戶的科研、教學(xué)、寫(xiě)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，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個(gè)興趣點(diǎn),系統(tǒng)會(huì)找出兩者之間潛在的5條隱性知識(shí)鏈路。

圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)是智慧圖書(shū)館的**業(yè)務(wù)，亦是圖書(shū)館智能服務(wù)的前沿?zé)狳c(diǎn)。圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)的相關(guān)理論研究尚少，主要研究智能服務(wù)的模式應(yīng)用、技術(shù)融合、體系構(gòu)建、系統(tǒng)及平臺(tái)搭建，而數(shù)智服務(wù)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(xué)的前沿概念，亦是數(shù)智時(shí)代數(shù)據(jù)資源的高級(jí)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(bào)學(xué)領(lǐng)域研究智慧數(shù)據(jù)服務(wù)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(jià)值、結(jié)構(gòu)、過(guò)程三類視角，其中過(guò)程視角下智慧數(shù)據(jù)由演化路徑形成的觀點(diǎn)被***接受。引導(dǎo)書(shū)友去聽(tīng)書(shū)，這就是讀書(shū)群每周領(lǐng)讀一本書(shū)的意義。提供智慧導(dǎo)讀簡(jiǎn)介

科技文獻(xiàn)用戶的知識(shí)需求不斷細(xì)化和要求不斷提高，傳統(tǒng)科技文獻(xiàn)資源組織方式難以滿足要求。上海運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過(guò)對(duì)用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，為用戶推薦個(gè)性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書(shū)籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經(jīng)驗(yàn)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(gè)性化和精細(xì)性。智慧導(dǎo)讀通過(guò)機(jī)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(lái)越精細(xì)的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因?yàn)橹饔^因素或信息更新的滯后，其推薦精細(xì)度可能受到限制。推薦范圍和實(shí)時(shí)性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書(shū)籍資源，并根據(jù)實(shí)時(shí)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(shí)的閱讀選擇。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數(shù)量和更新速度，無(wú)法提供如此***和及時(shí)的推薦。上海運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀