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，分數(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?！吨腔蹖?dǎo)讀》是上海半坡網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司研制開發(fā)的一種主動介入的實時文獻內(nèi)容知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)產(chǎn)品。參考智慧導(dǎo)讀互惠互利

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。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀均價現(xiàn)在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)的自動化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經(jīng)驗判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細性。智慧導(dǎo)讀通過機器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后，其推薦精細度可能受到限制。推薦范圍和實時性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)更新推薦內(nèi)容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時的閱讀選擇。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數(shù)量和更新速度，無法提供如此***和及時的推薦。

在智慧圖書館中，智慧館員必須走在前列，成為圖書館業(yè)務(wù)的先行者。智慧館員能否科學(xué)地配置到合適的工作崗位，對智慧圖書館的建設(shè)至關(guān)重要。因此，高職院校圖書館需要為智慧館員建立個性化檔案，以便科學(xué)地安排他們的工作崗位。這一過程應(yīng)遵循雙向選擇原則，尊重每位館員的習(xí)慣和興趣，根據(jù)他們的個性特點進行崗位配置。這樣的配置能夠激發(fā)館員的內(nèi)在動力和工作熱情。同時，也要遵循專業(yè)化和均衡化的原則，根據(jù)圖書館的運行情況和館員的發(fā)展?fàn)顩r，適時進行科學(xué)的調(diào)整。這樣的措施不僅能夠讓館員發(fā)揮自己的長處，避免短處，減少工作的盲目性，還有利于他們不斷自我提升和完善。在語義關(guān)聯(lián)矩陣中，選擇任意概念節(jié)點作為興趣點(x)，可以找到與該興趣點語義直接關(guān)聯(lián)的概念節(jié)點(y)。

智慧導(dǎo)讀調(diào)用原生數(shù)據(jù)后依次通過模態(tài)識別、特征提取、融合計算三階段的數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)多模態(tài)原生數(shù)據(jù)向聚焦特定服務(wù)目標的融合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，經(jīng)實體、事件、關(guān)系三種維度的信息抽取，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化綜合信息有序轉(zhuǎn)化，進而存儲各類中間數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；調(diào)用中間數(shù)據(jù)后依次通過目標設(shè)定、方法模型及工具綜合應(yīng)用、結(jié)果評估三階段的數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數(shù)智服務(wù)的多維主題標簽及深度數(shù)據(jù)，經(jīng)知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發(fā)現(xiàn)，實現(xiàn)多維主題標簽及深度數(shù)據(jù)向滿足任務(wù)智能決策需要的通用知識及領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化，進而存儲各類智慧數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫。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)?；ヂ?lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀聯(lián)系人

信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的驅(qū)動力，AIGC 技術(shù)勢必將驅(qū)動閱讀服務(wù)的變革，促進智慧圖書館的服務(wù)創(chuàng)新。參考智慧導(dǎo)讀互惠互利

智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進范式統(tǒng)籌推進圖書館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù)，鏈接圖書館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構(gòu)原生數(shù)據(jù)以實現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動態(tài)數(shù)據(jù)采集，利用契合各類數(shù)據(jù)特征的處理方式實現(xiàn)敏捷化的自動數(shù)據(jù)處理；通過匹配相應(yīng)數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，以實體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息，由此實現(xiàn)原生數(shù)據(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化；圖書館業(yè)務(wù)場景驅(qū)動業(yè)務(wù)流程各節(jié)點數(shù)據(jù)整合，按照標準化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù)，挖掘出潛在知識并發(fā)現(xiàn)知識關(guān)聯(lián)以提煉通用知識及領(lǐng)域知識，從而實現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。參考智慧導(dǎo)讀互惠互利