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图书馆的发展历经传统图书馆、数字图书馆、智慧图书馆三阶段,相应的图书馆服务亦经历文献服务、信息及知识服务、智能服务三阶段。智慧图书馆依托数智技术(主要有大数据、人工智能等)、融合图书馆资源的全流程管理...
在设计智慧图书馆的个性化阅读推荐系统时,推荐算法的选择是关键。统计显示,个性化阅读推荐系统可以将用户满意度提高至少25%,同时增加用户访问图书馆资源的频率。因此,选择合适的推荐算法对提升图书馆的服务质...
智慧导读**业务层首先以数智技术赋能模块内的技术簇为技术底座,支撑三类技术簇协同赋能数智服务层及智慧数据流转模块,即泛在感知技术簇赋能业务场景全要素智能感知,数据管理技术簇赋能数据资源全生命周期智能管...
智慧图书馆是数字时代图书馆领域的一次**性发展,旨在通过信息技术和AI等,满足日益增长的数字信息需求和不断变化的用户需求。据统计,全球数字数据的产生量已达到每天1.5TB,并以每年20%的速率快速增长...
基本原则及立体复合、开放共享等数据资源建设原则,分原生数据存储模块、中间数据存储模块、智慧数据存储模块构建数据存储层。其中,原生数据存储模块分别构建业务场景数据库以存储用户数据、情境数据、态势数据;构...
智慧数据流转模块基于智慧数据演进范式统筹推进图书馆内“原生数据—中间数据—智慧数据”的流通转化业务,链接图书馆内外部数据源的异构原生数据以实现多渠道、全领域的动态数据采集,利用契合各类数据特征的处理方...
人机协同学习理论。人机协同学习理论是在计算机赋能深度学习的过程中逐渐发展起来的,旨在充分发挥人类智能和机器智能的**优势,通过学习者与机器的智能交互、协同工作、对话协商和共同决策,促进学生的深度创新学...
帮助用户在海量信息中提高学术资源寻求效率是图情领域一直关注的研究主题。从研究结果可以看出,目前传统文献数据库ScienceDirect提供**文献的关联信息服务、Elsevier提供个性化推荐服务,新...
智慧导读面向平台运行长期稳定、数智服务有序供给、数据资源价值充分释放的需求,遵循制定体系化、应用适用性等原则,分架构运维管理模块、平台服务管理模块、智慧数据管理模块、馆藏资源管理模块构建标准规范层。其...
物联网技术是智慧图书馆实现图书智能追踪与管理的得力助手。通过智能书架、RFID标签、传感器等物联网设备,智慧图书馆能实时监控图书的位置、状态以及流通情况。读者只需通过移动应用或图书馆网站,就能轻松查询...
这些策略的实施,将为智慧图书馆的阅读推广工作提供有力支持,推动阅读文化的深入普及与发展。关键词:数智时代;智慧图书馆;阅读推广;推广策略摘要采写编2025年第3期153图书管理读者阅读习惯与偏好的动态...
。人工智能(AI)技术的广泛应用为智慧图书馆的阅读推广带来了**性的变化。AI技术以其强大的计算能力和智能分析能力,为智慧图书馆提供了更加智能化、人性化的服务能力,从而极大地提升了读者的阅读体验和互动...
AIGC技术的基础在于构建基于自然语言处理的预训练模型,并结合先进的生成算法与多模态技术,开发出能够自动生成丰富内容的产品。其基本特征在于利用海量数据和智能化的内容组织来推动内容的生产。AIGC技术生...
个性化阅读推荐系统在智慧图书馆推行,不仅提升了图书馆资源的运用效率,还大幅提升了用户的阅读体验感。基于AI,个性化阅读推荐系统能为各用户推荐感兴趣和符合需求的书籍或资料,激发智慧图书馆服务实现个性化转...
首先,智慧导读系统会收集用户在阅读过程中的各种数据,包括但不限于用户的阅读时长、阅读偏好、阅读历史、点击行为、评论反馈等。这些数据可以通过用户在平台上的行为自动记录,也可以通过用户主动填写问卷或设置偏...
数据资源建设方面。学术平台底层资源的数据化程度决定平台的智慧化程度[45]。一方面,注重加强用户学术阅读行为数据的采集与挖掘,包括阅读内容偏好、阅读时长、阅读场景、阅读情绪、阅读心理、社交数据等,添加...
AIGC即人工智能生成内容,是一种利用先进的人工智能技术自动生成文本、图片、语音、视频等各种形式内容的过程。在应用层面,AIGC技术可以被看作是用户生成内容(UserGeneratedContent,...
图书馆构建阅读推广智慧服务体系时,遵循用户中心化原则尤为关键。用户中心化原则强调将用户需求和体验置于所有服务设计和实施的位置,并要求图书馆针对用户需求持续创新和优化。首先,图书馆要在功能设计、服务流程...
阅读理解能力直接关系到学术阅读的效果,而阅读认知策略则影响着阅读理解能力,情境、技术、体验等要素影响阅读认知过程,认知神经科学视角下的数字阅读认知机制包含注意吸引、识别聚焦、关联推理和学习建构4个阶段...
AIGC即人工智能生成内容,是一种利用先进的人工智能技术自动生成文本、图片、语音、视频等各种形式内容的过程。在应用层面,AIGC技术可以被看作是用户生成内容(UserGeneratedContent,...
基于数据分析的结果,构建个性化的推荐算法模型。这些模型可以根据用户的个人特征和阅读历史,预测用户可能感兴趣的内容,并生成相应的推荐列表。推荐算法模型需要不断地进行优化和调整,以适应用户阅读行为的变化和...
国内外大部分图书馆使用了初步的AI技术,主要是智能推荐,智能导航,机器人(问题和回答都是在事先设置好的范畴内),少数图书馆用虚拟现实技术来完成一些相关业务展示。但是对于阅读,尤其是AI沉浸式阅读领域,...
目前智慧阅读服务的研究成果主要集中在服务系统、服务内容、用户需求与行为等方面。面对新一代人工智能技术的不断迭代,阅读服务面临前所未有的机遇与挑战,当前学术阅读智慧化服务存在哪些问题?如何依托AIGC技...
阅读应用作为学术阅读输出的重要过程,学术写作是其中的主要形式之一,是图书馆等阅读服务机构的服务内容。在数字环境下,XLJ等商业类学术平台开始探索,但仍面临写作辅导程度不深、融入科学研究全过程程度有待提...
在智慧图书馆中,智慧馆员必须走在前列,成为图书馆业务的先行者。智慧馆员能否科学地配置到合适的工作岗位,对智慧图书馆的建设至关重要。因此,高职院校图书馆需要为智慧馆员建立个性化档案,以便科学地安排他们的...
信息技术是阅读服务创新的**驱动力,AIGC技术势必将驱动阅读服务的变革,促进智慧图书馆等学术平台的服务创新。学术平台是学术用户明晰并满足阅读需求的重要支撑。目前,一些学术用户已开始利用新型学术阅读平...
数据资源建设方面。学术平台底层资源的数据化程度决定平台的智慧化程度[45]。一方面,注重加强用户学术阅读行为数据的采集与挖掘,包括阅读内容偏好、阅读时长、阅读场景、阅读情绪、阅读心理、社交数据等,添加...
AIGC技术的基础在于构建基于自然语言处理的预训练模型,并结合先进的生成算法与多模态技术,开发出能够自动生成丰富内容的产品。其基本特征在于利用海量数据和智能化的内容组织来推动内容的生产。AIGC技术生...
智慧图书馆是数字时代图书馆领域的一次**性发展,旨在通过信息技术和AI等,满足日益增长的数字信息需求和不断变化的用户需求。据统计,全球数字数据的产生量已达到每天1.5TB,并以每年20%的速率快速增长...
随后进行数据清洗,剔除无效、错误或无关数据,保证数据质量。例如,异常的用户行为记录、重复的条目或格式错误的数据都需要清理。清洗后的数据需要转换为适合分析的格式或结构,如分类数据编码、连续变量规范化等。...
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