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)進行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機器學(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，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務(wù)水平[5]。為用戶提供不受時空限制的智慧教育、智慧研 創(chuàng)、終身學(xué)習(xí)的服務(wù)。安徽智慧導(dǎo)讀銷售電話

智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座，支撐三類技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊，即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用，同時與數(shù)據(jù)存儲層進行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù)，具體為通過應(yīng)用接口、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)圖書館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進而存儲各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；福建綜合智慧導(dǎo)讀智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。

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)以推進學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)智慧化的研究。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，內(nèi)容生成方式經(jīng)歷了專業(yè)內(nèi)容生成、用戶生成內(nèi)容、生成式人工智能三個階段。專業(yè)內(nèi)容生成指內(nèi)容創(chuàng)作的主體是平臺，平臺雇用的保障內(nèi)容的專業(yè)性，平臺借助專業(yè)性的原創(chuàng)內(nèi)容得到收益，例如，騰訊、優(yōu)酷、得到等都屬于專業(yè)內(nèi)容生成。圖書館資源與專業(yè)內(nèi)容生成結(jié)合，達成了圖書館從數(shù)據(jù)商購買數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫。用戶生成內(nèi)容指用戶成為內(nèi)容創(chuàng)作的主體，用戶從內(nèi)容的消費者變?yōu)閮?nèi)容的創(chuàng)作者，例如，微博等分享見聞的圖文平臺，抖音、快手等分享生活的短視頻平臺，豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺。圖書館資源與用戶生成內(nèi)容結(jié)合，構(gòu)成以O(shè)PAC書目下的書評、用戶為自己標(biāo)注的Tag用戶白建生成內(nèi)容。隨著ChatGPT的出現(xiàn)，生成式人工智能AIGC成功落地，AI成為新的內(nèi)容創(chuàng)作主體，將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結(jié)合，可利用Transformer開源模型對圖書館現(xiàn)有文獻進行訓(xùn)練。引導(dǎo)書友去聽書，這就是讀書群每周領(lǐng)讀一本書的意義。

閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺數(shù)量仍較少，作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識存儲訓(xùn)練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀案例

信息社會快速發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書館服務(wù)模式面臨挑戰(zhàn)與機遇。安徽智慧導(dǎo)讀銷售電話

內(nèi)容語義組織方面。利用AIGC技術(shù)進一步加強館藏學(xué)術(shù)資源、開放獲取學(xué)術(shù)資源等質(zhì)量內(nèi)容的細粒度加工、對象化表示，如實現(xiàn)對學(xué)術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細粒度內(nèi)容的標(biāo)注，更好地揭示語義知識內(nèi)容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識。（2）多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識組織的基礎(chǔ)上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容，實現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語義關(guān)聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求，還可以自動生成標(biāo)題、摘要等推廣信息，進行個性化學(xué)術(shù)資源推薦，而且可以預(yù)測同類用戶的學(xué)術(shù)資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學(xué)習(xí)資料，可以幫助跨專業(yè)的學(xué)生快速了解入門課程和學(xué)習(xí)路徑，打破學(xué)生自身的認知邊界。安徽智慧導(dǎo)讀銷售電話