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式实现敏捷化的自动数据处理;通过匹配相应数据模态的算法或模型融合多模态数据,以实体、事件、关系为基本单元智能抽取出语义化、结构化的综合信息,由此实现原生数据向中间数据高效转化;图书馆业务场景驱动业务流程各节点数据整合,按照标准化的融合数据分析流程获取深度数据,挖掘出潜在知识并发现知识关联以提炼通用知识及领域知识,从而实现中间数据向智慧数据有效转化。导读的意义是在末尾留一个悬念,给书友们一个好奇心。数字图书馆智慧导读优势
智慧导读是基于人工智能技术的原理,通过运用大数据和机器学习等技术手段,对用户的阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据进行深入分析和挖掘,建立相应的推荐算法模型,从而为用户提供个性化的阅读推荐服务。智慧导读会根据用户的阅读习惯和兴趣偏好,自动分析并推荐符合用户需求的文章、新闻、书籍等内容。这种个性化推荐不仅能够帮助用户更快速地获取到自己感兴趣的内容,提高阅读效率,同时也能够增强用户的阅读体验,提升用户的满意度和忠诚度。辽宁智慧导读常见问题智慧导读可以帮助读者更好地理解文化背景和历史背景。
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技术赋能实现服务优化?这些问题亟需得到探究与明晰,但目前学界尚缺少聚焦学术阅读智慧化服务领域的跟踪研究。因此,本文拟利用内容分析法剖析目前国内外典型学术平台的智慧阅读服务现状,总结存在问题,并探索AIGC技术赋能改进图书馆学术阅读智慧化服务的路径。
学术阅读具有专业性、持久性和高难度的特点,阅读过程中会面临阅读中辍、阅读拖延、信息回避、消极情感等,除了自我控制与管理之外,用户需要阅读行为管理服务。比如,上海师范大学开发的论文阅读系统[51],能助力学生深度阅读与学习,旨在提高学生的元认知能力。智慧图书馆等学术平台可记录、采集、分析用户在阅读前、中、后的数据,加强阅读行为管理服务。在阅读前,学术用户可利用AIGC技术生成自己的过往阅读报告、陪伴式答疑、个性化建议等,明确阅读方向与目标。比如,科大讯飞与北京师范大学联合推出“学科潜能和专业兴趣双核测评”,帮助学生了解、认识自己的能力,帮助学生测评在某一方面的水平。在阅读中,一些学生不了解自己在阅读过程中所处位置,也不了解某个阶段适用的阅读策略。AIGC技术可以支持智慧学术阅读平台分析学术用户在阅读过程中的各类数据,构建用户画像,帮助用户了解阅读状态及难点,为用户生成后续的个性化阅读计划,提供情感支持。在阅读后,AIGC技术可以帮助用户做好实时评估,分析存在问题,设计改进方案。智慧导读-阅读轨迹是用户的搜索与上传文件所生成的语义脑图,根据时间排序的历史记录。
个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中,用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例,其每月会新增数千份电子书和期刊,且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录,包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础,需要收集和处理,以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据,包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯,以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据,个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好,鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式,从而为推荐给予数据方面的支持。智慧导读可以帮助读者更好地掌握阅读技巧。浙江智慧导读价格
智慧导读是一种基于人工智能和大数据技术的阅读辅助工具,旨在提供个性化、智能化的阅读推荐和导读服务。数字图书馆智慧导读优势
智慧数据源于大数据且是大数据的组成部分,具体是利用数智技术有效处理、分析海量多源异构的大型数据集,产生呈现多模态、多粒度、强操作性、精确性、高价值等特征的多源融合数据(即智慧数据),智慧数据经数据消费后与其他多源异构数据共同构成大数据,随着领域应用深化与数智技术发展实现智慧数据迭代。智慧数据由动态化的流通转化过程形成,首先是通过数据采集环节获取由各领域业务活动产生的多源异构、价值密度低的原生数据,其次通过原生数据处理环节产生具备可解释性、开放性、相关性的中间数据,通过中间数据分析环节产生可推理、情境化的智慧数据。智慧数据用于智能完成具体业务领域下的特定任务,具体是将适配各业务场景的多维度标签、目录体系嵌入数智技术赋能的业务流程,智能感知业务需求后动态调用智慧数据以提供规律揭示、问题推理、循证溯源、趋势预测等智能服务,由此实现智慧数据专业化、垂直化的领域精细应用。数字图书馆智慧导读优势