智慧閱讀服務(wù)內(nèi)容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關(guān)讀物供給智慧化的研究包括移動(dòng)讀物供給[9]、虛擬現(xiàn)實(shí)讀物供給[10-11]及個(gè)性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數(shù)據(jù)等多種形式，如視聽閱讀內(nèi)容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數(shù)據(jù)[16]、在線可視化數(shù)據(jù)[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機(jī)交互的***進(jìn)展能否為智能、交互式和可訪問的閱讀界面提供動(dòng)力”[18]?；谘蹌?dòng)追蹤和大語(yǔ)言模型技術(shù)的智能AI閱讀助手SARA通過實(shí)時(shí)提供個(gè)性化幫助來增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)[19]。同時(shí)，對(duì)支持閱讀過程的新技術(shù)平臺(tái)需求正在增長(zhǎng)[18]。有關(guān)閱讀推廣智慧化的研究包含服務(wù)流程[20]、模式框架及實(shí)踐[21]等方面。另外，少數(shù)學(xué)者調(diào)查高校圖書館智能服務(wù)水平并分析阻礙因素[22]。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)。智慧導(dǎo)讀預(yù)算

AIGC技術(shù)的基礎(chǔ)在于構(gòu)建基于自然語(yǔ)言處理的預(yù)訓(xùn)練模型，并結(jié)合先進(jìn)的生成算法與多模態(tài)技術(shù)，開發(fā)出能夠自動(dòng)生成豐富內(nèi)容的產(chǎn)品。其基本特征在于利用海量數(shù)據(jù)和智能化的內(nèi)容組織來推動(dòng)內(nèi)容的生產(chǎn)。AIGC技術(shù)生成的內(nèi)容有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式，與公共圖書館為讀者提供的服務(wù)資源高度契合。將AIGC技術(shù)引入讀者服務(wù)，尤其是閱讀推廣活動(dòng)中，將為公共圖書館活動(dòng)策劃和實(shí)施帶來別樣的體驗(yàn)。傳統(tǒng)的公共圖書館閱讀推廣活動(dòng)通常以內(nèi)容策劃為基礎(chǔ)，涵蓋文本為主的親子閱讀和朗誦，圖文為主的書法和繪畫，以及各類音視頻創(chuàng)意征集活動(dòng)等。隨著時(shí)間推移，這些活動(dòng)逐漸顯露出同質(zhì)化嚴(yán)重、創(chuàng)新性不足等問題。公共圖書館閱讀推廣服務(wù)具有商家對(duì)顧客（BusinesstoConsumer，B2C）屬性，而個(gè)性化服務(wù)在多個(gè)B2C行業(yè)中已被證明具有明顯優(yōu)勢(shì)。例如，抖音、小紅書等平臺(tái)為大眾提供個(gè)性化視頻推薦，逐漸取代傳統(tǒng)短視頻平臺(tái)。隨著AIGC技術(shù)的迅猛發(fā)展，公共圖書館閱讀推廣活動(dòng)迎來了實(shí)現(xiàn)更多個(gè)性化服務(wù)的機(jī)遇。數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀前景近幾年出現(xiàn)的一種標(biāo)題形式。

智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進(jìn)范式統(tǒng)籌推進(jìn)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(shí)現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動(dòng)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(shí)現(xiàn)敏捷化的自動(dòng)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(shí)體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語(yǔ)義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息，由此實(shí)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(chǎng)景驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)整合，按照標(biāo)準(zhǔn)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(shí)并發(fā)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)以提煉通用知識(shí)及領(lǐng)域知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。

智慧導(dǎo)讀面向平臺(tái)運(yùn)行長(zhǎng)期穩(wěn)定、數(shù)智服務(wù)有序供給、數(shù)據(jù)資源價(jià)值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應(yīng)用適用性等原則，分架構(gòu)運(yùn)維管理模塊、平臺(tái)服務(wù)管理模塊、智慧數(shù)據(jù)管理模塊、館藏資源管理模塊構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層。其中，架構(gòu)運(yùn)維管理模塊專注整體架構(gòu)及局部模塊的規(guī)范運(yùn)行及持續(xù)維護(hù)，利用業(yè)務(wù)運(yùn)行、技術(shù)選型、設(shè)施部署等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支撐架構(gòu)日常運(yùn)營(yíng)，提供災(zāi)備恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范保障各方主體利益，采用架構(gòu)更新標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范動(dòng)態(tài)適應(yīng)圖書館內(nèi)外部環(huán)境變化。平臺(tái)服務(wù)管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務(wù)全節(jié)點(diǎn)管理，提供主體協(xié)同、場(chǎng)景交互、服務(wù)管控等環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，高效滿足圖書館數(shù)智服務(wù)、深層級(jí)需要。智慧數(shù)據(jù)管理模塊有機(jī)嵌入數(shù)據(jù)治理體系，從標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量管理、安全管理、元數(shù)據(jù)管理、生命周期管理等維度，深度助力智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化并及時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)需求。館藏資源管理模塊結(jié)合圖書館館藏資源復(fù)雜特性，融合保障各類資源有效組織及覆蓋資源全生命周期管控的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，支持館藏資源的內(nèi)部調(diào)用及跨應(yīng)用、跨平臺(tái)的資源開放共享。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；

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過對(duì)用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，為用戶推薦個(gè)性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶數(shù)據(jù)的自動(dòng)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(yàn)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(gè)性化和精細(xì)性。智慧導(dǎo)讀通過機(jī)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(xì)的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因?yàn)橹饔^因素或信息更新的滯后，其推薦精細(xì)度可能受到限制。推薦范圍和實(shí)時(shí)性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據(jù)實(shí)時(shí)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(shí)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(shí)的推薦。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個(gè)性化閱讀和文獻(xiàn)知識(shí)推薦服務(wù)。咨詢智慧導(dǎo)讀簡(jiǎn)介

AIGC 技術(shù)的迅速發(fā)展為各行各業(yè)的 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來契機(jī)，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域。智慧導(dǎo)讀預(yù)算

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(kù)ScienceDirect提供**文獻(xiàn)的關(guān)聯(lián)信息服務(wù)、Elsevier提供個(gè)性化推薦服務(wù)，新型學(xué)術(shù)平臺(tái)ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識(shí)圖譜、語(yǔ)義分析、自然語(yǔ)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(yàn)。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(yǔ)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(gè)方面創(chuàng)新質(zhì)量學(xué)術(shù)資源服務(wù)模式。智慧導(dǎo)讀預(yù)算