隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，剔除無(wú)效、錯(cuò)誤或無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，異常的用戶行為記錄、重復(fù)的條目或格式錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)都需要清理。清洗后的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為適合分析的格式或結(jié)構(gòu)，如分類數(shù)據(jù)編碼、連續(xù)變量規(guī)范化等。這是確保數(shù)據(jù)被分析工具正確理解和處理的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過(guò)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，從數(shù)據(jù)中挖掘用戶的興趣和行為模式。例如，通過(guò)分析用戶的搜索和下載歷史，預(yù)測(cè)其可能感興趣的新書或主題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化推薦。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，使得人們對(duì)信息的處理、存儲(chǔ)、查詢、利用等有了新的要求。智慧導(dǎo)讀采購(gòu)

目前，國(guó)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(chǎng)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(jí)階段，仍有較大的研究?jī)r(jià)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(duì)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(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)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)性及限制性信息化智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)智慧導(dǎo)讀的作用，在于提供智慧養(yǎng)分，滋養(yǎng)精神成長(zhǎng)。

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(jià)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(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動(dòng)態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過(guò)程形成，首先是通過(guò)數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領(lǐng)域業(yè)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價(jià)值密度低的原生數(shù)據(jù)，其次通過(guò)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(guò)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(chǎng)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(dòng)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(shì)預(yù)測(cè)等智能服務(wù)，由此實(shí)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。

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(guò)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(guò)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(guò)授權(quán)的人員才能訪問和使用相關(guān)數(shù)據(jù)。智慧導(dǎo)讀是一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的閱讀輔助工具，旨在提供個(gè)性化、智能化的閱讀推薦和導(dǎo)讀服務(wù)。

數(shù)字閱讀平臺(tái)成為信息信任問題發(fā)生和解決的集中站。聯(lián)結(jié)技術(shù)和人的智慧閱讀方式由數(shù)字閱讀平臺(tái)提供，表現(xiàn)為各種實(shí)體或虛擬的閱讀工具。數(shù)字閱讀平臺(tái)作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進(jìn)搜索和過(guò)濾技術(shù)，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗(yàn)，還需要構(gòu)建在線網(wǎng)絡(luò)，成為分布式內(nèi)容生成和分布式閱讀的集散地。數(shù)字閱讀平臺(tái)主導(dǎo)的社會(huì)化閱讀成為主流閱讀形態(tài)［15］，讀者虛擬社群與實(shí)體社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)重合，引發(fā)關(guān)系信任、隱私保護(hù)等新的問題。這些問題本質(zhì)上是952025年第3期總第477期學(xué)研VIEWONPUBLISHING社會(huì)學(xué)問題，即人與人之間關(guān)系、人與組織之間關(guān)系的問題，只是因?yàn)闄C(jī)器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規(guī)模更大、更復(fù)雜。上海半坡的數(shù)字圖書館為授權(quán)讀者提供遠(yuǎn)程文獻(xiàn)閱讀和移動(dòng)閱讀服務(wù)。廣東綜合智慧導(dǎo)讀

大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館應(yīng)該把讀者的閱讀行為、身份特征、個(gè)人愛好與習(xí)慣和社會(huì)關(guān)系等隱私數(shù)據(jù)。智慧導(dǎo)讀采購(gòu)

國(guó)內(nèi)外大部分圖書館使用了初步的AI技術(shù)，主要是智能推薦，智能導(dǎo)航，機(jī)器人（問題和回答都是在事先設(shè)置好的范疇內(nèi)），少數(shù)圖書館用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來(lái)完成一些相關(guān)業(yè)務(wù)展示。但是對(duì)于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領(lǐng)域，很少做過(guò)詳細(xì)的體系框架和模型擴(kuò)展研究。ChatGPT4.0的正式發(fā)布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產(chǎn)品的實(shí)踐應(yīng)用，是人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折性的突破，為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗(yàn)提供了可行性。因此，本文在構(gòu)建AI沉浸閱讀框架基礎(chǔ)上，把現(xiàn)有的AI關(guān)鍵技術(shù)整合在一個(gè)模型之中，采取應(yīng)用場(chǎng)景插件式模塊化組合，可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費(fèi)選擇或添加場(chǎng)景插件，構(gòu)建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。
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