智慧导读前景

在强大的计算能力和海量数据支撑下，当前AIGC技术的内容创作效率已经超越人类。例如，在传统的公共图书馆绘画活动中，参与者创作一个复杂作品往往需要数小时，而通过使用绘图应用，参与者*需输入提示文本，不到一分钟便能生成一张精美的作品草图。展望未来，在AIGC技术的辅助下，内容创作相关行业的生产效率必将得到更加的提升。尽管AIGC技术带来了诸多便利，但公共图书馆从业人员也应认识到在其研发和应用过程中面临的诸多挑战。。它主要是方便人们阅读，激起人们阅读的兴趣。智慧导读前景

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。其中，架构运维管理模块专注整体架构及局部模块的规范运行及持续维护，利用业务运行、技术选型、设施部署等标准规范支撑架构日常运营，提供灾备恢复标准规范保障各方主体利益，采用架构更新标准规范动态适应图书馆内外部环境变化。平台服务管理模块聚焦图书馆数智服务全节点管理，提供主体协同、场景交互、服务管控等环节的标准规范，高效满足图书馆数智服务、深层级需要。智慧数据管理模块有机嵌入数据治理体系，从标准管理、质量管理、安全管理、元数据管理、生命周期管理等维度，深度助力智慧数据流通转化并及时响应数据需求。馆藏资源管理模块结合图书馆馆藏资源复杂特性，融合保障各类资源有效组织及覆盖资源全生命周期管控的标准规范，支持馆藏资源的内部调用及跨应用、跨平台的资源开放共享。创新智慧导读客服电话智慧导读的作用，在于帮助我们构建完整的知识体系。

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。

阅读推广服务是图书馆发挥其社会职能的关键环节，对于提升**阅读素养、营造良好社会文化氛围具有重要意义。面对读者日益多样化的需求，传统的阅读推广方式逐渐显露出诸多局限性，如推广内容缺乏精细性、服务模式较为单一、读者互动体验不足等。新技术的涌现为突破这些局限带来了契机。人工智能（artificialintelligence,AI）技术能够实现对读者阅读偏好的精细分析与智能推荐；大数据可助力图书馆***了解读者行为特征，从而优化服务策略；物联网则能让图书馆的各类设备互联互通，打造更加智能化的阅读环境。在语义关联矩阵中，选择任意概念节点作为兴趣点(x)，可以找到与该兴趣点语义直接关联的概念节点(y)。

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。智慧导读可以提供多种形式的学习资源，如视频、音频等。北京智慧导读联系人

现在许多报纸都在运用这一特殊的新闻品种。智慧导读前景

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。智慧导读前景