面向復(fù)雜業(yè)務(wù)場景智能適配、虛實空間多渠道交互、多元主體協(xié)同創(chuàng)新的需求，遵循應(yīng)用有機集成、平臺開放共享等原則構(gòu)建人機交互層。人機交互層嵌入視角、觸角、語音、虛實融合等多感官交互模型，構(gòu)建傳統(tǒng)交互終端以及以服務(wù)型機器人為的圖書館智能終端，提供具備泛在感知、全息交互、虛實共生特點的多維交互渠道；按照圖書館數(shù)智服務(wù)涉及的利益主體分類（主要分公眾、機構(gòu)、館員），整合各數(shù)智服務(wù)模塊并利用應(yīng)用接口及傳輸協(xié)議，建設(shè)快速響應(yīng)用戶需求、靈活部署于交互終端的專業(yè)門戶，提供融合智慧數(shù)據(jù)全生命周期管理且覆蓋業(yè)務(wù)全流程的一站式功能及服務(wù)；依托圖書館數(shù)智服務(wù)能力模型將用戶需求與館內(nèi)資源進行動態(tài)匹配分析，梳理出需求綜合識別、資源深度融合、服務(wù)智能供給等圖書館服務(wù)場景，提供精細契合各類業(yè)務(wù)場景的智能化人機交互方案。智慧導(dǎo)讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據(jù)時間排序的歷史記錄。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實需求選擇恰當?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開展算法優(yōu)化，保障推薦的精細行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進的關(guān)鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結(jié)果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設(shè)計出更加***的個性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務(wù)，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務(wù)水平[5]。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析上海半坡的數(shù)字圖書館為授權(quán)讀者提供遠程文獻閱讀和移動閱讀服務(wù)。

在高職院校智慧圖書館的建設(shè)中，強化館員的技術(shù)能力和技術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)是必不可少的。智慧圖書館依賴于人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，因此館員必須具備一定的技術(shù)能力，包括技術(shù)應(yīng)用研究和創(chuàng)新能力，這對于圖書館的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。提升智慧館員的專業(yè)素養(yǎng)不應(yīng)只關(guān)注設(shè)備的引進，還應(yīng)重視館員的技術(shù)能力和技術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)，只有兩者并重，才能真正推動智慧圖書館的發(fā)展。圖書館應(yīng)在智能智慧社會中找到自己的定位，高職院校應(yīng)督促圖書館館員持續(xù)關(guān)注智慧科技的發(fā)展，跟上時代的步伐，不斷提升專業(yè)素養(yǎng)。

智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座，支撐三類技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊，即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用，同時與數(shù)據(jù)存儲層進行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù)，具體為通過應(yīng)用接口、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)圖書館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進而存儲各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等。

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對某一主題的相關(guān)文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容，自動實現(xiàn)知識抽取和關(guān)系揭示。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺的輔助閱讀服務(wù)內(nèi)容及服務(wù)形式。當前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學(xué)術(shù)檢索任務(wù)和積累任務(wù)，但仍需要配合人工精讀的方式學(xué)習(xí)特定的方法和理論知識點。數(shù)字圖書館的用戶可以通過檢索一些關(guān)鍵詞，就可以獲取大量的相關(guān)信息。數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀前景

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)展始終以知識服務(wù)為目標。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

智慧導(dǎo)讀面向平臺運行長期穩(wěn)定、數(shù)智服務(wù)有序供給、數(shù)據(jù)資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應(yīng)用適用性等原則，分架構(gòu)運維管理模塊、平臺服務(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)建標準規(guī)范層。其中，架構(gòu)運維管理模塊專注整體架構(gòu)及局部模塊的規(guī)范運行及持續(xù)維護，利用業(yè)務(wù)運行、技術(shù)選型、設(shè)施部署等標準規(guī)范支撐架構(gòu)日常運營，提供災(zāi)備恢復(fù)標準規(guī)范保障各方主體利益，采用架構(gòu)更新標準規(guī)范動態(tài)適應(yīng)圖書館內(nèi)外部環(huán)境變化。平臺服務(wù)管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務(wù)全節(jié)點管理，提供主體協(xié)同、場景交互、服務(wù)管控等環(huán)節(jié)的標準規(guī)范，高效滿足圖書館數(shù)智服務(wù)、深層級需要。智慧數(shù)據(jù)管理模塊有機嵌入數(shù)據(jù)治理體系，從標準管理、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準規(guī)范，支持館藏資源的內(nèi)部調(diào)用及跨應(yīng)用、跨平臺的資源開放共享。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析