智慧閱讀服務(wù)內(nèi)容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關(guān)讀物供給智慧化的研究包括移動(dòng)讀物供給[9]、虛擬現(xiàn)實(shí)讀物供給[10-11]及個(gè)性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數(shù)據(jù)等多種形式，如視聽閱讀內(nèi)容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數(shù)據(jù)[16]、在線可視化數(shù)據(jù)[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機(jī)交互的***進(jìn)展能否為智能、交互式和可訪問的閱讀界面提供動(dòng)力”[18]。基于眼動(dòng)追蹤和大語言模型技術(shù)的智能AI閱讀助手SARA通過實(shí)時(shí)提供個(gè)性化幫助來增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)[19]。同時(shí)，對(duì)支持閱讀過程的新技術(shù)平臺(tái)需求正在增長[18]。有關(guān)閱讀推廣智慧化的研究包含服務(wù)流程[20]、模式框架及實(shí)踐[21]等方面。另外，少數(shù)學(xué)者調(diào)查高校圖書館智能服務(wù)水平并分析阻礙因素[22]。在語義關(guān)聯(lián)矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個(gè)興趣點(diǎn),系統(tǒng)會(huì)找出兩者之間潛在的5條隱性知識(shí)鏈路。河南智慧導(dǎo)讀價(jià)格

信息通信技術(shù)（ICT）作為技術(shù)基座，構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施。技術(shù)哲學(xué)視域下，信息通信技術(shù)不僅改變了信息供需關(guān)系，還重構(gòu)了認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術(shù)，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對(duì)讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質(zhì)量很大程度上依賴讀者對(duì)所需信息描述的準(zhǔn)確程度；信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務(wù)，它從讀者的歷史行為和數(shù)據(jù)中篩選讀者感興趣的內(nèi)容，**終表現(xiàn)為信息推薦。信息過濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、聚類算法、協(xié)同過濾、序列推薦、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等。技術(shù)的迭代顯示機(jī)器從服從和執(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，現(xiàn)在又往無監(jiān)督的方向演進(jìn)。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費(fèi)者帶來一定程度的信任剝奪，基于對(duì)信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。安徽品牌智慧導(dǎo)讀尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲(chǔ)和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書館應(yīng)運(yùn)而生。

基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，構(gòu)建個(gè)性化的推薦算法模型。這些模型可以根據(jù)用戶的個(gè)人特征和閱讀歷史，預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的內(nèi)容，并生成相應(yīng)的推薦列表。推薦算法模型需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以適應(yīng)用戶閱讀行為的變化和新的數(shù)據(jù)輸入。將生成的推薦結(jié)果以合適的方式展示給用戶，如通過推送通知、郵件、APP界面等方式。同時(shí)，根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化，以提高推薦的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。在整個(gè)過程中，需要嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，保護(hù)用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問和使用相關(guān)數(shù)據(jù)。

面向數(shù)智環(huán)境下圖書館數(shù)智服務(wù)的全要素精細(xì)感知、復(fù)雜資源有效融合、多服務(wù)高效協(xié)同等需求，結(jié)合IT規(guī)劃參考模型，系統(tǒng)分析智慧圖書館的前沿研究與實(shí)踐，充分融合智慧數(shù)據(jù)的演進(jìn)范式及迭代模式，以數(shù)據(jù)治理體系為基礎(chǔ)、數(shù)智技術(shù)體系為賦能智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化過程及圖書館數(shù)智服務(wù)流程，通過層次化、模塊化、組件化的方式，分人機(jī)交互層、數(shù)智服務(wù)層、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層、基礎(chǔ)設(shè)施層構(gòu)建融合智慧數(shù)據(jù)的圖書館數(shù)智服務(wù)平臺(tái)。各高校圖 書館應(yīng)加強(qiáng)未來學(xué)習(xí)中心試點(diǎn)建設(shè)，打造高標(biāo)準(zhǔn)智慧 化的學(xué)習(xí)新體系。

首先，智慧導(dǎo)讀系統(tǒng)會(huì)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(shí)長、閱讀偏好、閱讀歷史、點(diǎn)擊行為、評(píng)論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶在平臺(tái)上的行為自動(dòng)記錄，也可以通過用戶主動(dòng)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(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。這包括對(duì)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(diǎn)。同時(shí)，通過對(duì)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)。閱讀服務(wù)包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱 讀等內(nèi)容。互聯(lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀

文本語義腦圖檢索系統(tǒng)通常會(huì)針對(duì)某一文獻(xiàn)內(nèi)容特征進(jìn)行單一維度的文獻(xiàn)聚類細(xì)分。河南智慧導(dǎo)讀價(jià)格

在技術(shù)迅速更迭下，國內(nèi)外學(xué)者積極探索AIGC融入圖書館服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對(duì)信息資源建設(shè)、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構(gòu)建融合AIGC技術(shù)的智慧圖書館體系框架[29]，儲(chǔ)節(jié)旺等從服務(wù)方式、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)效果等三個(gè)方面分析AIGC對(duì)智慧圖書館服務(wù)的沖擊[30]。國外有學(xué)者指出基于ChatGPT的聊天機(jī)器人系統(tǒng)是傳統(tǒng)的基于知識(shí)庫的聊天機(jī)器人的可行替代方案[31]，同時(shí)AI聊天機(jī)器人可能會(huì)對(duì)參考咨詢實(shí)踐、館藏開發(fā)以及元數(shù)據(jù)創(chuàng)建和轉(zhuǎn)換產(chǎn)生影響[32]。河南智慧導(dǎo)讀價(jià)格