智慧导读面向用户需求综合感知、内外部资源高效整合、情报业务数智赋能的需求,聚焦图书馆高度智能化服务,遵循服务泛在化、服务协同化等原则,分场景感知服务模块、资源整合服务模块、情报智能服务模块构建数智服务层。其中,场景感知服务模块通过智慧数据提供用户潜在需求挖掘、图书馆内外部环境识别、大数据关联分析及决策结果预测等能力,实现基本需求及深层需求的多维感知、服务过程的全域感知、服务结果的发展态势感知,由此提供图书馆各类业务场景下业务主体、业务环境、业务流程、业务规则、业务结果等全要素的识别、分析、预测服务。资源整合服务模块针对图书馆内纸质文献、电子图书等多模态资源,依托智慧数据动态管控业务运维关键要素状态,助力资源、技术、主体等要素间高效整合并充分发挥其协同效应,进而智能化实现包括识别建设、加工处理、调度分配、评价反馈、更新维护的全流程资源整合服务。情报智能服务模块融合智慧数据实现多源异构数据规范组织及有效优化,嵌入各类情报功能模型及数智技术应用模型提高服务质量并延伸服务边界,从而提供满足多主体的数据供给及协同创新需要的多元分层情报智能服务。数字图书馆的用户可以通过检索一些关键词,就可以获取大量的相关信息。北京数字图书馆智慧导读
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。智慧导读采购在语义关联矩阵中,由起始入口词选择任意某个兴趣点,系统会找出两者之间潜在的5条隐性知识链路。
智慧导读面向数智技术赋能多源异构数据资源有效融合、数智业务实现智慧数据高效流转的需求,遵循业务流程化、业务智能化思想,分数智技术赋能模块、智慧数据流转模块构建业务层。其中,数智技术赋能模块迭代以大数据、人工智能为**的数智技术体系,按照数智服务的技术需要以技术簇为基座划分泛在感知、数据管理、情报服务技术簇,深度赋能以智慧数据流以及融合智慧数据的数智服务,提供聚焦图书馆生态协同应用场景的数据资源价值挖掘、流通转化、创新服务等能力。
目前,国内外图情领域对AIGC应用的研究大多围绕信息资源管理、智慧图书馆服务等宏观领域展开,多数定性探讨AIGC应用场景及可行性问题。AIGC技术应用于图书馆服务的研究当前正处于初级阶段,仍有较大的研究价值,而专门聚焦AIGC技术应用于阅读服务的研究较少,更缺乏应用于学术阅读服务的研究。王树义和张庆薇[33]、吴若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分别探讨AIGC技术对科研人员的影响及在图书馆服务、图书馆智慧阅读服务的应用场景。C.Christopher和T.Elias认为ChatGPT对学术图书馆用户的科研、教学、写作等方面产生影响[36]。M.Rahman等则以完成一篇学术论文为例,探讨在文章各部分应用ChatGPT的适应性及限制性近几年出现的一种标题形式。
图书馆的发展历经传统图书馆、数字图书馆、智慧图书馆三阶段,相应的图书馆服务亦经历文献服务、信息及知识服务、智能服务三阶段。智慧图书馆依托数智技术(主要有大数据、人工智能等)、融合图书馆资源的全流程管理体系,面向用户多样化、个性化、专业化需求实现数据资源与数智技术有机整合、虚实空间有效融合以提供效益比较大化的数智服务(主要分技术服务及公共服务),由此要求图书馆数智服务平台需具备感知化、泛在化、协同化的特征:感知化是针对特定的应用场景选择适配的服务方案,通过交互终端及交互门户以合适的交互方式实现服务情境、用户行为等智能感知;泛在化是基于数智技术打破时间与空间的服务边界,可跨空间实时提供资源间共享、领域间互联的多元化、多层次服务;协同化是协调图书馆业务运行涉及的多方主体(社会公众、社会机构、图书馆馆员等)利益,充分发挥多方主体智慧实现数据资源、数智技术、实体空间、服务系统等图书馆要素高效协同运作。而该平台提供一体化的服务,有参考咨询服务、交流互动服务等,读者可以在自主平台上享受自助便捷化服务。广东智慧导读是什么
近年来人工智能生成内容(AI-Generated Content,AIGC)技术实现突破性发展,逐渐成为 AI 发 展的关键分支。北京数字图书馆智慧导读
帮助用户在海量信息中提高学术资源寻求效率是图情领域一直关注的研究主题。从研究结果可以看出,目前传统文献数据库ScienceDirect提供**文献的关联信息服务、Elsevier提供个性化推荐服务,新型学术平台ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知识图谱、语义分析、自然语言处理、机器学习等技术为用户带来智能检索与智能推荐的新体验。借力AIGC技术,面向学术用户的阅读寻求情境,图书馆可以从内容语义组织、多模态内容创建及数据资源建设3个方面创新质量学术资源服务模式。北京数字图书馆智慧导读