创新智慧导读业务流程

个性化阅读推荐系统设计的关键为内容资源管理与标签化。智慧图书馆需把内容资源进行数字化管理，并给每本书籍、期刊、文章等都贴上标签，这些标签包括书籍的主题、作者、出版时间、阅读难易程度等，从而对资源进行有效的分类及标签化处理。当用户请求推荐时，个性化阅读推荐系统可迅速筛选出契合其需求的书籍或资源。同时，智慧图书馆还能按照读者的反馈以及借阅频率来调整资源标签，使推荐精细水平提升。在设计智慧图书馆的个性化阅读推荐系统时，推荐算法的选择是关键。统计显示，个性化阅读推荐系统可以将用户满意度提高至少25%，同时增加用户访问图书馆资源的频率。因此，选择合适的推荐算法对提升图书馆的服务质量和效率具有***影响。选择推荐算法时需要考虑多种因素，包括用户行为数据的类型和规模、系统的性能要求以及不同类型资源的特性。智慧图书馆通常处理大量的用户行为数据，从数百万到数十亿不等，每天生成数百万事件，这要求推荐系统具备强大的计算能力，以高效处理和分析大规模数据。深入智慧导读，发现智慧的奥秘与魅力所在。创新智慧导读业务流程

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的适应性及限制性福建哪些智慧导读在语义关联矩阵中，由起始入口词选择任意某个兴趣点,系统会找出两者之间潜在的5条隐性知识链路。

美国开放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)发布的大型语言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成为全球的焦点,ＣｈａｔＧＰＴ将人机对话推向全新的高度,其强大功能和火爆热度将ＡＩＧＣ推向令人瞩目的位置。腾讯研究院发布的«２０２３年ＡＩＧＣ发展趋势报告»显示,ＡＩＧＣ技术有望成为新型内容生产基础设施,能够塑造数字内容生产与交互新范式,持续推进数字文化产业创新。ＡＩＧＣ技术能够基于人工智能算法和海量训练数据,通过模型的学习和优化,自动生成文本、图像、音频和视频等形式的数字内容,为用户提供更加个性化、智能化的服务。因此,研究ＡＩＧＣ在高校图书馆智慧服务中的应用具有重要的理论价值和实践意义。

AIGC技术的基础在于构建基于自然语言处理的预训练模型，并结合先进的生成算法与多模态技术，开发出能够自动生成丰富内容的产品。其基本特征在于利用海量数据和智能化的内容组织来推动内容的生产。AIGC技术生成的内容有文本、图像、音频和视频等多种形式，与公共图书馆为读者提供的服务资源高度契合。将AIGC技术引入读者服务，尤其是阅读推广活动中，将为公共图书馆活动策划和实施带来别样的体验。传统的公共图书馆阅读推广活动通常以内容策划为基础，涵盖文本为主的亲子阅读和朗诵，图文为主的书法和绘画，以及各类音视频创意征集活动等。随着时间推移，这些活动逐渐显露出同质化严重、创新性不足等问题。公共图书馆阅读推广服务具有商家对顾客（BusinesstoConsumer，B2C）属性，而个性化服务在多个B2C行业中已被证明具有明显优势。例如，抖音、小红书等平台为大众提供个性化视频推荐，逐渐取代传统短视频平台。随着AIGC技术的迅猛发展，公共图书馆阅读推广活动迎来了实现更多个性化服务的机遇。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。

近年来人工智能生成内容（AI-GeneratedContent，AIGC）技术实现突破性发展，逐渐成为AI发展的关键分支。AIGC技术的迅速发展为各行各业的数字化转型带来契机，已被引入传媒、电商、教育、金融、医疗等行业领域[1]。ChatGPT是AIGC技术的***应用成果[2]，掀起了多领域的生成式人工智能热潮，以其语义理解、多轮对话、敢于质疑等特征引起了学界和业界大量研究者的关注。信息技术是阅读服务创新的**驱动力，AIGC技术势必将驱动阅读服务的变革，促进智慧图书馆等学术平台的服务创新。学术平台是学术用户明晰并满足阅读需求的重要支撑。目前，一些学术用户已开始利用新型学术阅读平台寻求和阅读内容，这将会对用户学术积累方式产生影响[3]。阅读轨迹可以同时将中文与英文文献融合生成新的语义脑图。创新智慧导读业务流程

为了给用户提供针对性的高效知识服务，重点探讨用户阅读行为知识。创新智慧导读业务流程

智慧阅读作为一个学术概念，尚未形成定论。现有研究大多由数字时代阅读主体的特征和需求出发，延伸到生产工具和生产过程的智慧化。有学者认为智慧阅读关联读者多维、动态、非线性、差异化的阅读需求，其实现需要借助大数据、人工智能、机器学习、语义出版等工具技术，以及结构化组织、细粒度加工、深度关联、要素增补等数据流程［4］。智慧阅读的初步应用主要在图书馆，有学者认为图书馆的智慧化程度取决于其借助大数据提供个性化服务的能力［5］，有学者关注通过数据分析、数据挖掘、情景感知来实现图书馆的智慧推荐［6］；有学者认为智慧阅读的实现需要结合读者信息（浏览信息、检索信息、收藏信息、订阅信息）和资源使用记录（借阅记录、阅读记录、文献订阅、文献评价）进行资源的智慧推荐［7］。有学者指出机器算法从内容、情境、服务等三方面增强移动用户的智慧体验效果［8］，有学者将智慧阅读关联阅读情绪和感受，认为数字出版叙事朝着动态、多元且充满创意的叙事逻辑发展，使得读者在认知和情感上更具沉浸感［9］。创新智慧导读业务流程