智慧閱讀服務(wù)對象方面,已有研究涉及大學(xué)生、公眾、中小學(xué)生等。來自印度大規(guī)模人工智能技術(shù)干預(yù)的證據(jù)表明,技術(shù)輔助可提高K-12學(xué)生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機(jī)器人的互動與交流如何創(chuàng)造積極的閱讀體驗[24],以維持學(xué)生的閱讀與學(xué)習(xí)興趣。虛擬現(xiàn)實技術(shù)對公眾與大學(xué)生閱讀行為影響方面,韓飛飛和周榮庭認(rèn)為VR等虛擬現(xiàn)實技術(shù)發(fā)展對公眾的圖書閱讀行為產(chǎn)生顛覆式影響[25]。與數(shù)字閱讀相比,科技期刊元宇宙閱讀呈現(xiàn)出閱讀空間虛擬化、視覺體驗三維化等趨勢[26],這些特征將會影響讀者的批判式閱讀體驗[27]。綜上,目前智慧閱讀服務(wù)研究涉及服務(wù)系統(tǒng)與平臺、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)對象等方面,聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧服務(wù)領(lǐng)域的研究較少,缺少對用戶常用學(xué)術(shù)平臺智慧化閱讀服務(wù)現(xiàn)狀的分析,也缺少應(yīng)用AIGC等前沿技術(shù)以推進(jìn)學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)智慧化的研究。所謂智慧,包括兩個層面:一是人的上升到思維方法意義上的理性的狡黠,它是人認(rèn)識事物的特殊眼光和視角。安徽智慧導(dǎo)讀成本
智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實需求選擇恰當(dāng)?shù)耐扑]算法,且按照用戶反饋開展算法優(yōu)化,保障推薦的精細(xì)行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結(jié)果的反饋,對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,即刻調(diào)整推薦策略。同時,采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),個性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型,逐步提高推薦的精細(xì)度與個性化水平。通過上述流程,智慧圖書館可設(shè)計出更加***的個性化閱讀推薦系統(tǒng),給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務(wù),幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源,進(jìn)而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務(wù)水平[5]。北京圖書館智慧導(dǎo)讀上海半坡的遠(yuǎn)程訪問服務(wù)能夠促使圖書館現(xiàn)有數(shù)字文獻(xiàn)館藏發(fā)揮更大的讀者服務(wù)效益。
圖書館的發(fā)展歷經(jīng)傳統(tǒng)圖書館、數(shù)字圖書館、智慧圖書館三階段,相應(yīng)的圖書館服務(wù)亦經(jīng)歷文獻(xiàn)服務(wù)、信息及知識服務(wù)、智能服務(wù)三階段。智慧圖書館依托數(shù)智技術(shù)(主要有大數(shù)據(jù)、人工智能等)、融合圖書館資源的全流程管理體系,面向用戶多樣化、個性化、專業(yè)化需求實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與數(shù)智技術(shù)有機(jī)整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數(shù)智服務(wù)(主要分技術(shù)服務(wù)及公共服務(wù)),由此要求圖書館數(shù)智服務(wù)平臺需具備感知化、泛在化、協(xié)同化的特征:感知化是針對特定的應(yīng)用場景選擇適配的服務(wù)方案,通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現(xiàn)服務(wù)情境、用戶行為等智能感知;泛在化是基于數(shù)智技術(shù)打破時間與空間的服務(wù)邊界,可跨空間實時提供資源間共享、領(lǐng)域間互聯(lián)的多元化、多層次服務(wù);協(xié)同化是協(xié)調(diào)圖書館業(yè)務(wù)運(yùn)行涉及的多方主體(社會公眾、社會機(jī)構(gòu)、圖書館館員等)利益,充分發(fā)揮多方主體智慧實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源、數(shù)智技術(shù)、實體空間、服務(wù)系統(tǒng)等圖書館要素高效協(xié)同運(yùn)作。
首先,智慧導(dǎo)讀系統(tǒng)會收集用戶在閱讀過程中的各種數(shù)據(jù),包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄,也可以通過用戶主動填寫問卷或設(shè)置偏好等方式獲取。收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復(fù)或無效信息,因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這一步包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作,以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù),對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習(xí)慣、興趣偏好、情感傾向等進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時,通過對用戶數(shù)據(jù)的聚類、分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等,可以發(fā)現(xiàn)用戶群體之間的相似性和差異性,為后續(xù)的推薦算法提供依據(jù)。智慧導(dǎo)讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖,根據(jù)時間排序的歷史記錄。
智慧導(dǎo)讀面向用戶需求綜合感知、內(nèi)外部資源高效整合、情報業(yè)務(wù)數(shù)智賦能的需求,聚焦圖書館高度智能化服務(wù),遵循服務(wù)泛在化、服務(wù)協(xié)同化等原則,分場景感知服務(wù)模塊、資源整合服務(wù)模塊、情報智能服務(wù)模塊構(gòu)建數(shù)智服務(wù)層。其中,場景感知服務(wù)模塊通過智慧數(shù)據(jù)提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內(nèi)外部環(huán)境識別、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及決策結(jié)果預(yù)測等能力,實現(xiàn)基本需求及深層需求的多維感知、服務(wù)過程的全域感知、服務(wù)結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢感知,由此提供圖書館各類業(yè)務(wù)場景下業(yè)務(wù)主體、業(yè)務(wù)環(huán)境、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)結(jié)果等全要素的識別、分析、預(yù)測服務(wù)。資源整合服務(wù)模塊針對圖書館內(nèi)紙質(zhì)文獻(xiàn)、電子圖書等多模態(tài)資源,依托智慧數(shù)據(jù)動態(tài)管控業(yè)務(wù)運(yùn)維關(guān)鍵要素狀態(tài),助力資源、技術(shù)、主體等要素間高效整合并充分發(fā)揮其協(xié)同效應(yīng),進(jìn)而智能化實現(xiàn)包括識別建設(shè)、加工處理、調(diào)度分配、評價反饋、更新維護(hù)的全流程資源整合服務(wù)。情報智能服務(wù)模塊融合智慧數(shù)據(jù)實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)范組織及有效優(yōu)化,嵌入各類情報功能模型及數(shù)智技術(shù)應(yīng)用模型提高服務(wù)質(zhì)量并延伸服務(wù)邊界,從而提供滿足多主體的數(shù)據(jù)供給及協(xié)同創(chuàng)新需要的多元分層情報智能服務(wù)。圖書館的數(shù)字文獻(xiàn)知識服務(wù)通常是由圖書館采購數(shù)字文獻(xiàn)資源,讀者分別各自訪問一個個的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫。網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀質(zhì)量
科技文獻(xiàn)用戶的知識需求不斷細(xì)化和要求不斷提高,傳統(tǒng)科技文獻(xiàn)資源組織方式難以滿足要求。安徽智慧導(dǎo)讀成本
智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分,具體是利用數(shù)智技術(shù)有效處理、分析海量多源異構(gòu)的大型數(shù)據(jù)集,產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強(qiáng)操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數(shù)據(jù)(即智慧數(shù)據(jù)),智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費(fèi)后與其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成大數(shù)據(jù),隨著領(lǐng)域應(yīng)用深化與數(shù)智技術(shù)發(fā)展實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過程形成,首先是通過數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領(lǐng)域業(yè)務(wù)活動產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價值密度低的原生數(shù)據(jù),其次通過原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開放性、相關(guān)性的中間數(shù)據(jù),通過中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理、情境化的智慧數(shù)據(jù)。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域下的特定任務(wù),具體是將適配各業(yè)務(wù)場景的多維度標(biāo)簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術(shù)賦能的業(yè)務(wù)流程,智能感知業(yè)務(wù)需求后動態(tài)調(diào)用智慧數(shù)據(jù)以提供規(guī)律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預(yù)測等智能服務(wù),由此實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化、垂直化的領(lǐng)域精細(xì)應(yīng)用。安徽智慧導(dǎo)讀成本