怎样智慧导读业务流程

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，新型学术平台ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知识图谱、语义分析、自然语言处理、机器学习等技术为用户带来智能检索与智能推荐的新体验。借力AIGC技术，面向学术用户的阅读寻求情境，图书馆可以从内容语义组织、多模态内容创建及数据资源建设3个方面创新质量学术资源服务模式。所以需要对用户阅读行为信息和知识进行组织，针对科技文献资源使用和组织。怎样智慧导读业务流程

智慧导读依赖于大数据和机器学习技术，它通过对用户阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据进行深度分析和挖掘，为用户推荐个性化的阅读内容。这种方式实现了对用户数据的自动化处理和高效利用。而传统的书籍推荐方式往往基于编辑或销售人员的经验判断、**或**榜单等，这种方式虽然有其合理性，但可能缺乏足够的个性化和精细性。智慧导读通过机器学习和算法优化，能够持续学习和适应用户的阅读行为变化，从而提供越来越精细的推荐。而传统的推荐方式可能因为主观因素或信息更新的滞后，其推荐精细度可能受到限制。推荐范围和实时性：智慧导读可以涵盖海量的书籍资源，并根据实时数据更新推荐内容，使得用户能够接触到更多元、更及时的阅读选择。传统的推荐方式则可能受限于推荐源的数量和更新速度，无法提供如此***和及时的推荐。怎样智慧导读标志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。

目前，国内外图情领域对AIGC应用的研究大多围绕信息资源管理、智慧图书馆服务等宏观领域展开，多数定性探讨AIGC应用场景及可行性问题。AIGC技术应用于图书馆服务的研究当前正处于初级阶段，仍有较大的研究价值，而专门聚焦AIGC技术应用于阅读服务的研究较少，更缺乏应用于学术阅读服务的研究。王树义和张庆薇[33]、吴若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分别探讨AIGC技术对科研人员的影响及在图书馆服务、图书馆智慧阅读服务的应用场景。C.Christopher和T.Elias认为ChatGPT对学术图书馆用户的科研、教学、写作等方面产生影响[36]。M.Rahman等则以完成一篇学术论文为例，探讨在文章各部分应用ChatGPT的适应性及限制性

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，添加基本标签、偏好标签、会话标签、情景标签、互动标签构建用户实时动态画像模型。另一方面，侧重开发学术资源数据，包括细粒度内容资源、个性化阅读资源库、科研专题资料库、课程文献中心等，并做好与用户阅读行为数据的关联建设。例如，面向教育数字化转型的需求，山东大学图书馆构建学术数据服务平台，打造学者—机构—成果关联的数据资源[46]。以这些数据为基础，AIGC技术嵌入后将会实现多模态数据关系映射、转换及数据感知与挖掘分析。科技文献用户的知识需求不断细化和要求不断提高，传统科技文献资源组织方式难以满足要求。

智慧阅读虽被预设为数字阅读的高级形态，但其实现面临多重挑战。比如：数字媒介文本具有链接、分叉选择、非顺序等特性，读者阅读时需要采用与印刷时代迥然不同的阅读方式，因此，略读、跳读、信息检索式、瞬时性反馈阅读成为当下阅读的主流；认知神经科学研究发现，跳读导致前额叶皮层***减弱、长时记忆编码效率降低，人类元认知能力面临衰退的风险［10］；数字时代的电子阅读进一步剥夺作者对文本意义阐释的权利，文本的网状结构使得“它有上千个进出口，读者可以从这些通道进进出出，作出自己的理解和解释”［11］，这使得读者的主体性被算法逻辑主导，超链接架构带来的游牧式阅读使得人类的认知面临无根的困境。深入智慧导读，发现智慧的奥秘与魅力所在。怎样智慧导读标志

《智慧导读》是上海半坡网络技术有限公司研制开发的一种主动介入的实时文献内容知识发现服务产品。怎样智慧导读业务流程

随着智慧社会的发展，高职院校图书馆也迎来了发展的新高峰。智慧图书馆的智慧馆员的专业素养与职业道德决定了高职院校图书馆服务的质量与成效，直接影响着智慧图书馆的发展水平。在智慧图书馆建设中，馆员队伍的培养要求更高、难度更大、更为复杂。培养大量智慧馆员队伍是当前和今后高职院校图书馆发展工作任务。加强智慧图书馆背景下高职院校图书馆馆员的建设也是图书馆转型的必然要求，应培养适应智慧图书馆发展的馆员队伍，跟上智慧社会的步伐，从而提升高职院校图书馆智慧服务的能力，满足高职院校和社会的需要。怎样智慧导读业务流程