首先,智慧导读系统会收集用户在阅读过程中的各种数据,包括但不限于用户的阅读时长、阅读偏好、阅读历史、点击行为、评论反馈等。这些数据可以通过用户在平台上的行为自动记录,也可以通过用户主动填写问卷或设置偏好等方式获取。收集到的原始数据可能包含噪声、重复或无效信息,因此需要进行数据清洗和预处理。这一步包括去除重复数据、填充缺失值、转换数据格式等操作,以便进行后续的数据挖掘工作。利用机器学习和数据分析技术,对用户数据进行深度挖掘。这包括对用户的阅读习惯、兴趣偏好、情感倾向等进行分析,发现用户潜在的阅读需求和兴趣点。同时,通过对用户数据的聚类、分类和关联规则挖掘等,可以发现用户群体之间的相似性和差异性,为后续的推荐算法提供依据。智慧导读可以帮助读者更快速、更深入地理解文章。综合智慧导读用户体验
个性化阅读推荐系统设计的关键为内容资源管理与标签化。智慧图书馆需把内容资源进行数字化管理,并给每本书籍、期刊、文章等都贴上标签,这些标签包括书籍的主题、作者、出版时间、阅读难易程度等,从而对资源进行有效的分类及标签化处理。当用户请求推荐时,个性化阅读推荐系统可迅速筛选出契合其需求的书籍或资源。同时,智慧图书馆还能按照读者的反馈以及借阅频率来调整资源标签,使推荐精细水平提升。在设计智慧图书馆的个性化阅读推荐系统时,推荐算法的选择是关键。统计显示,个性化阅读推荐系统可以将用户满意度提高至少25%,同时增加用户访问图书馆资源的频率。因此,选择合适的推荐算法对提升图书馆的服务质量和效率具有***影响。选择推荐算法时需要考虑多种因素,包括用户行为数据的类型和规模、系统的性能要求以及不同类型资源的特性。智慧图书馆通常处理大量的用户行为数据,从数百万到数十亿不等,每天生成数百万事件,这要求推荐系统具备强大的计算能力,以高效处理和分析大规模数据。哪些智慧导读案例引导书友去听书,这就是读书群每周领读一本书的意义。
智慧阅读服务对象方面,已有研究涉及大学生、公众、中小学生等。来自印度大规模人工智能技术干预的证据表明,技术辅助可提高K-12学生的阅读理解能力[23]。C.C.Liu等探讨儿童与人工智能聊天机器人的互动与交流如何创造积极的阅读体验[24],以维持学生的阅读与学习兴趣。虚拟现实技术对公众与大学生阅读行为影响方面,韩飞飞和周荣庭认为VR等虚拟现实技术发展对公众的图书阅读行为产生颠覆式影响[25]。与数字阅读相比,科技期刊元宇宙阅读呈现出阅读空间虚拟化、视觉体验三维化等趋势[26],这些特征将会影响读者的批判式阅读体验[27]。综上,目前智慧阅读服务研究涉及服务系统与平台、服务内容、服务对象等方面,聚焦学术阅读智慧服务领域的研究较少,缺少对用户常用学术平台智慧化阅读服务现状的分析,也缺少应用AIGC等前沿技术以推进学术阅读服务智慧化的研究。
沉浸式智慧阅读是指将虚拟现实、增强现实、自然语言处理、机器学习等技术与传统阅读相结合,创造出一种更加丰富、生动、互动的阅读体验。在实践应用上具备三个优势:(1)通过语音合成技术将文本转化为语音,并加入情感色彩和语音音调的调节,引起读者情感共鸣,深入理解作者意图;(2)通过增强现实和虚拟现实技术,将文本呈现在更加真实、立体的场景中,增强阅读的体验感和可视化效果;(3)根据读者的个性化需求和兴趣,提供更加智能化的阅读体验,例如推荐相似主题、翻译、注释、词汇扩展等。个性化选择的界面信息资源搜集与表达方式,各种服务可以汇集到一个平台上。
在智慧图书馆中,智慧馆员必须走在前列,成为图书馆业务的先行者。智慧馆员能否科学地配置到合适的工作岗位,对智慧图书馆的建设至关重要。因此,高职院校图书馆需要为智慧馆员建立个性化档案,以便科学地安排他们的工作岗位。这一过程应遵循双向选择原则,尊重每位馆员的习惯和兴趣,根据他们的个性特点进行岗位配置。这样的配置能够激发馆员的内在动力和工作热情。同时,也要遵循专业化和均衡化的原则,根据图书馆的运行情况和馆员的发展状况,适时进行科学的调整。这样的措施不仅能够让馆员发挥自己的长处,避免短处,减少工作的盲目性,还有利于他们不断自我提升和完善。智慧导读可以让读者更加高效地掌握知识。福建智慧导读选择
上海半坡的远程访问服务能够促使图书馆现有数字文献馆藏发挥更大的读者服务效益。综合智慧导读用户体验
阅读理解能力直接关系到学术阅读的效果,而阅读认知策略则影响着阅读理解能力,情境、技术、体验等要素影响阅读认知过程,认知神经科学视角下的数字阅读认知机制包含注意吸引、识别聚焦、关联推理和学习建构4个阶段[47]。以前受制于技术条件,无法提供个性化、动态性与精细性的阅读认知策略服务。人工智能环境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平台开展尝试,开发自动综述、生成解读视频、研究要素分享提供等功能,助力于“识别聚焦”与“关联推理”过程。但提供此种服务的平台数量仍较少,作为学术用户常用数字入口的文献数据库在此方面有待优化。AIGC技术环境下,海量知识存储训练的大模型面世,能够在沉浸式阅读、辅助阅读方面提供支持。综合智慧导读用户体验