個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書館中,用戶每天進(jìn)行搜索、閱讀和下載等互動(dòng)行為均會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書館為例,其每月會(huì)新增數(shù)千份電子書和期刊,且數(shù)百萬用戶的日?;顒?dòng)會(huì)生成海量數(shù)據(jù)記錄,包括搜索查詢、點(diǎn)擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設(shè)計(jì)個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ),需要收集和處理,以便后續(xù)進(jìn)行分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù),包括用戶的注冊(cè)信息、借閱記錄、閱讀習(xí)慣,以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù),個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好,鑒別用戶潛在的興趣領(lǐng)域和行為模式,從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。智慧導(dǎo)讀的作用,在于幫助我們構(gòu)建完整的知識(shí)體系。江西智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析
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)。天津網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段,其建設(shè)和發(fā)展始終以知識(shí)服務(wù)為目標(biāo)。
在數(shù)智時(shí)代,圖書館閱讀推廣智慧服務(wù)體系建設(shè)極大地提升了圖書館服務(wù)的適應(yīng)性與可達(dá)性,有效增加了公眾獲取信息的便利性。首先,智慧服務(wù)體系對(duì)圖書館資源實(shí)行了數(shù)字化和在線化處理,使得用戶無須前往圖書館便能接觸到豐富的閱讀材料,從而極大地方便了用戶獲取信息。同時(shí),系統(tǒng)內(nèi)置的多種搜索與推薦算法,能夠根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣和偏好智能推薦相關(guān)內(nèi)容,極大地提高了信息檢索效率,增強(qiáng)了用戶體驗(yàn);其次,智慧服務(wù)體系還推動(dòng)了信息資源的多樣化與多媒體化發(fā)展。數(shù)字時(shí)代的圖書館能夠提供形式多樣的材料,如電子書籍、有聲讀物、視頻教程等,滿足不同用戶的多元需求,為用戶帶來了深入的學(xué)習(xí)體驗(yàn);智慧服務(wù)體系還具備先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和管理功能,能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控資源的利用情況,并據(jù)此調(diào)整和優(yōu)化資源配置。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理方式提高了圖書館的運(yùn)營效率,也保證了資源配置的精確性和及時(shí)性,進(jìn)一步提升了服務(wù)的適應(yīng)性和可達(dá)性??梢姡瑪?shù)智時(shí)代圖書館閱讀推廣智慧服務(wù)體系通過技術(shù)整合與智能化服務(wù)的實(shí)施,提升了圖書館服務(wù)的覆蓋范圍和可接觸性,為公眾獲取信息提供了更加豐富和便捷的方式,實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)圖書館服務(wù)的轉(zhuǎn)型與升級(jí)。
圖書館數(shù)智服務(wù)是智慧圖書館的**業(yè)務(wù),亦是圖書館智能服務(wù)的前沿?zé)狳c(diǎn)。圖書館數(shù)智服務(wù)的相關(guān)理論研究尚少,主要研究智能服務(wù)的模式應(yīng)用、技術(shù)融合、體系構(gòu)建、系統(tǒng)及平臺(tái)搭建,而數(shù)智服務(wù)的定義、特征等內(nèi)涵研究匱乏。智慧數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)的前沿概念,亦是數(shù)智時(shí)代數(shù)據(jù)資源的高級(jí)組織形式。智慧數(shù)據(jù)的現(xiàn)有研究主要研究其定義及特征,聚焦情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研究智慧數(shù)據(jù)服務(wù)模式、體系。智慧數(shù)據(jù)內(nèi)涵多樣但尚未統(tǒng)一,有研究將其分為價(jià)值、結(jié)構(gòu)、過程三類視角,其中過程視角下智慧數(shù)據(jù)由演化路徑形成的觀點(diǎn)被***接受。智慧圖書館建設(shè)關(guān)注學(xué)生個(gè)性化、多元化、 實(shí)時(shí)化的需求;
內(nèi)容語義組織方面。利用AIGC技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)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(xì)粒度加工、對(duì)象化表示,如實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細(xì)粒度內(nèi)容的標(biāo)注,更好地揭示語義知識(shí)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(jī)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(shí)。(2)多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識(shí)組織的基礎(chǔ)上,自動(dòng)進(jìn)行主題化、專題化文本分類,自動(dòng)生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容,實(shí)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(dòng)生成標(biāo)題、摘要等推廣信息,進(jìn)行個(gè)性化學(xué)術(shù)資源推薦,而且可以預(yù)測(cè)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(rèn)知邊界。閱讀軌跡可以同時(shí)將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語義腦圖。江西智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析
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。江西智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析
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(rèn)知策略則影響著閱讀理解能力,情境、技術(shù)、體驗(yàn)等要素影響閱讀認(rèn)知過程,認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認(rèn)知機(jī)制包含注意吸引、識(shí)別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個(gè)階段[47]。以前受制于技術(shù)條件,無法提供個(gè)性化、動(dòng)態(tài)性與精細(xì)性的閱讀認(rèn)知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺(tái)開展嘗試,開發(fā)自動(dòng)綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能,助力于“識(shí)別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺(tái)數(shù)量仍較少,作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻(xiàn)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(shí)存儲(chǔ)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。江西智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析