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...
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,分人机交互层、数智服务层、业务层、数据存储层、标准规范层、基础设施层构建融合智慧数据的图书馆数智服务平台。智慧导读可以帮助读者更快速、更深入地理解文章。天津综合智慧导读

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工作岗位。这一过程应遵循双向选择原则,尊重每位馆员的习惯和兴趣,根据他们的个性特点进行岗位配置。这样的配置能够激发馆员的内在动力和工作热情。同时,也要遵循专业化和均衡化的原则,根据图书馆的运行情况和馆员的发展状况,适时进行科学的调整。这样的措施不仅能够让馆员发挥自己的长处,避免短处,减少工作的盲目性,还有利于他们不断自我提升和完善。智慧导读服务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。

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。
在数智时代,图书馆的智慧服务体系极大地丰富了图书馆与用户的互动,提升了阅读体验和用户满意度,使得传统的图书馆服务演变为更加互动和个性化的智能服务。一方面,通过整合人工智能和自然语言处理等技术,图书馆得以实现与用户更丰富和深入的互动。例如,智能聊天机器人能够实时为用户提供阅读建议,乃至解析复杂信息,这种即时反馈机制不仅提高了用户获取信息的效率,还极大地优化了服务体验;另一方面,智慧服务体系通过分析用户互动数据来学习用户行为,预测需求,并主动为其提供服务,这种服务的主动性依托于大数据和预测分析技术,可以使服务更智能、更个性化。总之,数智时代图书馆构建的智慧服务体系简化了信息获取过程,创造了一种全新的与高度互动的阅读和学习方式,提升了用户的满意度和阅读体验,体现了数智时代图书馆服务的独特价值。为读者提供更加个性化的阅读推荐,帮助读者发现感兴趣的内容、拓宽阅读视野、提高阅读效果。

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。随着计算机技术的迅猛发展,使得人们对信息的处理、存储、查询、利用等有了新的要求。四川智慧导读联系人
尤其是网络技术、数字存储和传输技术等的普及,数字图书馆应运而生。天津综合智慧导读
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。天津综合智慧导读
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