面向数智环境下图书馆数智服务的全要素精细感知、复杂资源有效融合、多服务高效协同等需求,结合IT规划参考模型,系统分析智慧图书馆的前沿研究与实践,充分融合智慧数据的演进范式及迭代模式,以数据治理体系为基础、数智技术体系为赋能智慧数据流通转化过程及图书馆数智服务流程,通过层次化、模块化、组件化的方式,分...
智慧阅读服务内容方面的研究覆盖读物供给智慧化、辅助阅读智慧化和阅读推广智慧化等主题。有关读物供给智慧化的研究包括移动读物供给[9]、虚拟现实读物供给[10-11]及个性化阅读推荐[12-13]等方面,读物涉及文本、视频、音频、图像、数据等多种形式,如视听阅读内容[14]、有声读物[15]、历史人物数据[16]、在线可视化数据[17]等。辅助阅读智慧化研究方面,K.LO等探讨“人工智能和人机交互的***进展能否为智能、交互式和可访问的阅读界面提供动力”[18]。基于眼动追踪和大语言模型技术的智能AI阅读助手SARA通过实时提供个性化帮助来增强阅读体验[19]。同时,对支持阅读过程的新技术平台需求正在增长[18]。有关阅读推广智慧化的研究包含服务流程[20]、模式框架及实践[21]等方面。另外,少数学者调查高校图书馆智能服务水平并分析阻碍因素[22]。近年来人工智能生成内容(AI-Generated Content,AIGC)技术实现突破性发展,逐渐成为 AI 发 展的关键分支。广东智慧导读服务费

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;构建馆藏资源库以存储文本、音频、视频、图像等多模态数据资源;构建服务模型库以存储标准化、可重用的功能模型及服务方案;构建数智技术库以存储技术方案、应用模型、智能工具;构建设备状态数据库及日志数据库以存储架构运维相关软硬件数据;构建元数据库以存储业务元数据、技术元数据、操作元数据。中间数据存储模块分别构建融合数据库以存储模态间关联的融合数据;构建综合信息库以存储由实体、事件、关系组合表示的结构化信息。智慧数据存储模块分别构建标签库以存储涉及业务场景、馆藏资源、数智技术等主题的多维度标签;构建深度数据库存储以图书馆数智服务为主题划分、充分发掘数据潜在价值、很大程度发挥智慧作用的深度数据;构建通用知识库以存储多行业领域适用的规则、事实、知识图谱;构建领域知识库以存储服务特定业务场景的集成化知识。咨询智慧导读销售电话智慧导读可以帮助读者更快速、更深入地理解文章。

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新的数据输入。将生成的推荐结果以合适的方式展示给用户,如通过推送通知、邮件、APP界面等方式。同时,根据用户的反馈和行为数据,对推荐结果进行实时调整和优化,以提高推荐的准确性和用户满意度。在整个过程中,需要严格遵守相关法律法规,保护用户的隐私和数据安全。对用户数据进行加密存储和传输,确保只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据。
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。这是确保数据被分析工具正确理解和处理的关键。在数据分析阶段,通过应用统计分析、机器学习算法等,从数据中挖掘用户的兴趣和行为模式。例如,通过分析用户的搜索和下载历史,预测其可能感兴趣的新书或主题,进而实现真正的个性化推荐。智慧导读可以提供多种形式的辅助阅读,如注释、翻译等。

读者面临信息信任建设的多重危机。一方面,人类阅读行为无法快速、规模性地适配数字阅读模式。人作为阅读的主体,阅读心理与行为在新的媒介和信息环境下发生了变化,但这种变化整体来看是缓慢的、渐进的。如何把线性的、沉浸式的阅读迁移到数字阅读情境中,是一个***而普遍的问题。有学者把阅读任务分为解释性、事实性、探索性等三类,探索用户在不同任务情景下信息搜寻的策略模式和频率差异[13]此类经得起反复验证的、符合规模人群特征的实。证研究有待更多样化的开展。另一方面,机器的智能化发展速度超过人类认知进化的生物规律,机器生成内容以假乱真的程度越来越高,给人类信息信任带来新的挑战。实验研究发现,人类辨别AI生成文本的准确率*有52%,识别AI生成视频的准确率*有39%[14]。智慧图书馆建设关注学生个性化、多元化、 实时化的需求;哪个智慧导读优势
大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关系等隐私数据。广东智慧导读服务费
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[47]。以前受制于技术条件,无法提供个性化、动态性与精细性的阅读认知策略服务。人工智能环境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平台开展尝试,开发自动综述、生成解读视频、研究要素分享提供等功能,助力于“识别聚焦”与“关联推理”过程。但提供此种服务的平台数量仍较少,作为学术用户常用数字入口的文献数据库在此方面有待优化。AIGC技术环境下,海量知识存储训练的大模型面世,能够在沉浸式阅读、辅助阅读方面提供支持。广东智慧导读服务费
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