隨后進行數據清洗,剔除無效、錯誤或無關數據,保證數據質量。例如,異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數據都需要清理。清洗后的數據需要轉換為適合分析的格式或結構,如分類數據編碼、連續變量規范化等。這是確保數據被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數據分析階段,通過應用統計分析、機器學習算法等,從數據中挖掘用戶的興趣和行為模式。例如,通過分析用戶的搜索和下載歷史,預測其可能感興趣的新書或主題,進而實現真正的個性化推薦。圖書館的數字文獻知識服務通常是由圖書館采購數字文獻資源,讀者分別各自訪問一個個的文獻數據庫。上海智慧導讀特點
面向復雜業務場景智能適配、虛實空間多渠道交互、多元主體協同創新的需求,遵循應用有機集成、平臺開放共享等原則構建人機交互層。人機交互層嵌入視角、觸角、語音、虛實融合等多感官交互模型,構建傳統交互終端以及以服務型機器人為的圖書館智能終端,提供具備泛在感知、全息交互、虛實共生特點的多維交互渠道;按照圖書館數智服務涉及的利益主體分類(主要分公眾、機構、館員),整合各數智服務模塊并利用應用接口及傳輸協議,建設快速響應用戶需求、靈活部署于交互終端的專業門戶,提供融合智慧數據全生命周期管理且覆蓋業務全流程的一站式功能及服務;依托圖書館數智服務能力模型將用戶需求與館內資源進行動態匹配分析,梳理出需求綜合識別、資源深度融合、服務智能供給等圖書館服務場景,提供精細契合各類業務場景的智能化人機交互方案。上海智慧導讀特點智慧導讀可以幫助讀者更好地理解文化背景和歷史背景。
圖書館數智服務是智慧圖書館的**業務,亦是圖書館智能服務的前沿熱點。圖書館數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、體系構建、系統及平臺搭建,而數智服務的定義、特征等內涵研究匱乏。智慧數據是數據科學的前沿概念,亦是數智時代數據資源的高級組織形式。智慧數據的現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據服務模式、體系。智慧數據內涵多樣但尚未統一,有研究將其分為價值、結構、過程三類視角,其中過程視角下智慧數據由演化路徑形成的觀點被***接受。
隨著互聯網的發展,內容生成方式經歷了專業內容生成、用戶生成內容、生成式人工智能三個階段。專業內容生成指內容創作的主體是平臺,平臺雇用的保障內容的專業性,平臺借助專業性的原創內容得到收益,例如,騰訊、優酷、得到等都屬于專業內容生成。圖書館資源與專業內容生成結合,達成了圖書館從數據商購買數字資源數據庫。用戶生成內容指用戶成為內容創作的主體,用戶從內容的消費者變為內容的創作者,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容結合,構成以OPAC書目下的書評、用戶為自己標注的Tag用戶白建生成內容。隨著ChatGPT的出現,生成式人工智能AIGC成功落地,AI成為新的內容創作主體,將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結合,可利用Transformer開源模型對圖書館現有文獻進行訓練。類似于20世紀80年代中期出現的標題新聞。
信息技術是閱讀服務創新的**驅動力,AIGC技術勢必將驅動閱讀服務的變革,促進智慧圖書館等學術平臺的服務創新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前,一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內容,這將會對用戶學術積累方式產生影響[3]。國內外新型的學術閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統學術閱讀平臺,它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學術平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏,學術閱讀智慧化需求得不到滿足[4],無法借助服務輔助解決學術閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。個性化選擇的界面信息資源搜集與表達方式,各種服務可以匯集到一個平臺上。怎樣智慧導讀服務費
上海半坡是專門為圖書館提供文獻知識服務的公司。上海智慧導讀特點
智慧數據源于大數據且是大數據的組成部分,具體是利用數智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數據集,產生呈現多模態、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數據(即智慧數據),智慧數據經數據消費后與其他多源異構數據共同構成大數據,隨著領域應用深化與數智技術發展實現智慧數據迭代。智慧數據由動態化的流通轉化過程形成,首先是通過數據采集環節獲取由各領域業務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數據,其次通過原生數據處理環節產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數據,通過中間數據分析環節產生可推理、情境化的智慧數據。智慧數據用于智能完成具體業務領域下的特定任務,具體是將適配各業務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數智技術賦能的業務流程,智能感知業務需求后動態調用智慧數據以提供規律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務,由此實現智慧數據專業化、垂直化的領域精細應用。上海智慧導讀特點