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)。數(shù)字圖書館的用戶可以通過檢索一些關(guān)鍵詞，就可以獲取大量的相關(guān)信息。北京數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀

個性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽，這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標(biāo)簽，使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。智慧導(dǎo)讀采購在語義關(guān)聯(lián)矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統(tǒng)會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。

智慧導(dǎo)讀面向數(shù)智技術(shù)賦能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源有效融合、數(shù)智業(yè)務(wù)實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的需求，遵循業(yè)務(wù)流程化、業(yè)務(wù)智能化思想，分?jǐn)?shù)智技術(shù)賦能模塊、智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊構(gòu)建業(yè)務(wù)層。其中，數(shù)智技術(shù)賦能模塊迭代以大數(shù)據(jù)、人工智能為**的數(shù)智技術(shù)體系，按照數(shù)智服務(wù)的技術(shù)需要以技術(shù)簇為基座劃分泛在感知、數(shù)據(jù)管理、情報服務(wù)技術(shù)簇，深度賦能以智慧數(shù)據(jù)流以及融合智慧數(shù)據(jù)的數(shù)智服務(wù)，提供聚焦圖書館生態(tài)協(xié)同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)資源價值挖掘、流通轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新服務(wù)等能力。

目前，國內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場景及可行性問題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，而專門聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對科研人員的影響及在圖書館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性近幾年出現(xiàn)的一種標(biāo)題形式。

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。而該平臺提供一體化的服務(wù)，有參考咨詢服務(wù)、交流互動服務(wù)等，讀者可以在自主平臺上享受自助便捷化服務(wù)。廣東智慧導(dǎo)讀是什么

近年來人工智能生成內(nèi)容（AI-Generated Content，AIGC）技術(shù)實現(xiàn)突破性發(fā)展，逐漸成為 AI 發(fā) 展的關(guān)鍵分支。北京數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀

幫助用戶在海量信息中提高學(xué)術(shù)資源尋求效率是圖情領(lǐng)域一直關(guān)注的研究主題。從研究結(jié)果可以看出，目前傳統(tǒng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫ScienceDirect提供**文獻(xiàn)的關(guān)聯(lián)信息服務(wù)、Elsevier提供個性化推薦服務(wù)，新型學(xué)術(shù)平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術(shù)，面向?qū)W術(shù)用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內(nèi)容語義組織、多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建及數(shù)據(jù)資源建設(shè)3個方面創(chuàng)新質(zhì)量學(xué)術(shù)資源服務(wù)模式。北京數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀