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...
在智慧阅读三元协同系统结构中,信息通信技术、数字阅读平台和读者是智慧阅读的三要素。数字阅读平台在信息通信技术的基础上为读者提供阅读内容和服务,读者在注册和使用数字阅读工具的过程中留下个人的、人机交互的、社交互动的信息与行为记录,这些信息与行为记录被数字阅读平台收集、整理、加工,再反馈给信息通信技术的操作者。信息通信技术的操作者在平台的价值和规则框架下,通过人机协同的方式对读者信息与行为记录进行加工,在平台的监制下提供产品和服务。作为一种理想状态的智慧阅读,其应然状态是数字的(指处理过程是数字的,唯有数字化才可计算,才能提供快速及时反应;**终产品既可以是虚拟的,又可以是实体的)、个性的、情境的、可持续的、***的、对个体和全人类具有福祉效应的。智慧导读可以提供多种形式的辅助阅读,如注释、翻译等。安徽信息化智慧导读

智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评估三阶段的数据分析,实现数据价值深度挖掘以获取直接作用于图书馆数智服务的多维主题标签及深度数据,经知识融合、知识评估、知识推理三阶段的知识发现,实现多维主题标签及深度数据向满足任务智能决策需要的通用知识及领域知识转化,进而存储各类智慧数据于相应数据库。河南智慧导读发现引导书友去听书,这就是读书群每周领读一本书的意义。

在高职院校智慧图书馆的建设中,强化馆员的技术能力和技术素养的培养是必不可少的。智慧图书馆依赖于人工智能、大数据、物联网等信息技术,因此馆员必须具备一定的技术能力,包括技术应用研究和创新能力,这对于图书馆的持续发展至关重要。提升智慧馆员的专业素养不应只关注设备的引进,还应重视馆员的技术能力和技术素养的培养,只有两者并重,才能真正推动智慧图书馆的发展。图书馆应在智能智慧社会中找到自己的定位,高职院校应督促图书馆馆员持续关注智慧科技的发展,跟上时代的步伐,不断提升专业素养。
图书馆数智服务是智慧图书馆的**业务,亦是图书馆智能服务的前沿热点。图书馆数智服务的相关理论研究尚少,主要研究智能服务的模式应用、技术融合、体系构建、系统及平台搭建,而数智服务的定义、特征等内涵研究匮乏。智慧数据是数据科学的前沿概念,亦是数智时代数据资源的高级组织形式。智慧数据的现有研究主要研究其定义及特征,聚焦情报学领域研究智慧数据服务模式、体系。智慧数据内涵多样但尚未统一,有研究将其分为价值、结构、过程三类视角,其中过程视角下智慧数据由演化路径形成的观点被***接受。依据实时搜索结果Top N篇文献的篇名和摘要进行文本深度解析,分别生成的中、英文联想关联矩阵,即语义脑图。

图书馆的发展历经传统图书馆、数字图书馆、智慧图书馆三阶段,相应的图书馆服务亦经历文献服务、信息及知识服务、智能服务三阶段。智慧图书馆依托数智技术(主要有大数据、人工智能等)、融合图书馆资源的全流程管理体系,面向用户多样化、个性化、专业化需求实现数据资源与数智技术有机整合、虚实空间有效融合以提供效益比较大化的数智服务(主要分技术服务及公共服务),由此要求图书馆数智服务平台需具备感知化、泛在化、协同化的特征:感知化是针对特定的应用场景选择适配的服务方案,通过交互终端及交互门户以合适的交互方式实现服务情境、用户行为等智能感知;泛在化是基于数智技术打破时间与空间的服务边界,可跨空间实时提供资源间共享、领域间互联的多元化、多层次服务;协同化是协调图书馆业务运行涉及的多方主体(社会公众、社会机构、图书馆馆员等)利益,充分发挥多方主体智慧实现数据资源、数智技术、实体空间、服务系统等图书馆要素高效协同运作。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,促进智慧图书馆的服务创新。创新智慧导读模式
智慧图书馆建设关注学生个性化、多元化、 实时化的需求;安徽信息化智慧导读
信息通信技术(ICT)作为技术基座,构成信息信任系统的基础设施。技术哲学视域下,信息通信技术不仅改变了信息供需关系,还重构了认知劳动分工。智慧阅读依赖信息的搜索和过滤技术,它们是解决信息冗余的重要手段。不同技术对读者的要求也不尽相同—信息搜索的质量很大程度上依赖读者对所需信息描述的准确程度;信息的过滤则是信息供给方提供的一种服务,它从读者的历史行为和数据中筛选读者感兴趣的内容,**终表现为信息推荐。信息过滤的技术包括数据挖掘、知识图谱、聚类算法、协同过滤、序列推荐、机器学习、深度学习、复杂网络等。技术的迭代显示机器从服从和执行人类指令过渡到有监督的学习,现在又往无监督的方向演进。算法黑箱给生产者和消费者带来一定程度的信任剥夺,基于对信息发布主体的信任受到冲击。安徽信息化智慧导读
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