智慧導讀面向用戶需求綜合感知、內外部資源高效整合、情報業務數智賦能的需求，聚焦圖書館高度智能化服務，遵循服務泛在化、服務協同化等原則，分場景感知服務模塊、資源整合服務模塊、情報智能服務模塊構建數智服務層。其中，場景感知服務模塊通過智慧數據提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內外部環境識別、大數據關聯分析及決策結果預測等能力，實現基本需求及深層需求的多維感知、服務過程的全域感知、服務結果的發展態勢感知，由此提供圖書館各類業務場景下業務主體、業務環境、業務流程、業務規則、業務結果等全要素的識別、分析、預測服務。資源整合服務模塊針對圖書館內紙質文獻、電子圖書等多模態資源，依托智慧數據動態管控業務運維關鍵要素狀態，助力資源、技術、主體等要素間高效整合并充分發揮其協同效應，進而智能化實現包括識別建設、加工處理、調度分配、評價反饋、更新維護的全流程資源整合服務。情報智能服務模塊融合智慧數據實現多源異構數據規范組織及有效優化，嵌入各類情報功能模型及數智技術應用模型提高服務質量并延伸服務邊界，從而提供滿足多主體的數據供給及協同創新需要的多元分層情報智能服務。數字圖書館的用戶可以通過檢索一些關鍵詞，就可以獲取大量的相關信息。北京數字圖書館智慧導讀

個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調整資源標簽，使推薦精細水平提升。在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務質量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數據的類型和規模、系統的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規模數據。智慧導讀采購在語義關聯矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。

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。

目前，國內外圖情領域對AIGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開，多數定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務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技術應用于閱讀服務的研究較少，更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。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技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例，探討在文章各部分應用ChatGPT的適應性及限制性近幾年出現的一種標題形式。

圖書館的發展歷經傳統圖書館、數字圖書館、智慧圖書館三階段，相應的圖書館服務亦經歷文獻服務、信息及知識服務、智能服務三階段。智慧圖書館依托數智技術（主要有大數據、人工智能等）、融合圖書館資源的全流程管理體系，面向用戶多樣化、個性化、專業化需求實現數據資源與數智技術有機整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數智服務（主要分技術服務及公共服務），由此要求圖書館數智服務平臺需具備感知化、泛在化、協同化的特征：感知化是針對特定的應用場景選擇適配的服務方案，通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現服務情境、用戶行為等智能感知；泛在化是基于數智技術打破時間與空間的服務邊界，可跨空間實時提供資源間共享、領域間互聯的多元化、多層次服務；協同化是協調圖書館業務運行涉及的多方主體（社會公眾、社會機構、圖書館館員等）利益，充分發揮多方主體智慧實現數據資源、數智技術、實體空間、服務系統等圖書館要素高效協同運作。而該平臺提供一體化的服務，有參考咨詢服務、交流互動服務等，讀者可以在自主平臺上享受自助便捷化服務。廣東智慧導讀是什么

近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現突破性發展，逐漸成為 AI 發 展的關鍵分支。北京數字圖書館智慧導讀

幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出，目前傳統文獻數據庫ScienceDirect提供**文獻的關聯信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務，新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術，面向學術用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內容語義組織、多模態內容創建及數據資源建設3個方面創新質量學術資源服務模式。北京數字圖書館智慧導讀