數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析?，F在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。品牌智慧導讀有哪些

智慧導讀調用原生數據后依次通過模態識別、特征提取、融合計算三階段的數據融合，實現多模態原生數據向聚焦特定服務目標的融合數據轉化，經實體、事件、關系三種維度的信息抽取，實現融合數據向結構化綜合信息有序轉化，進而存儲各類中間數據于相應數據庫；調用中間數據后依次通過目標設定、方法模型及工具綜合應用、結果評估三階段的數據分析，實現數據價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數智服務的多維主題標簽及深度數據，經知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發現，實現多維主題標簽及深度數據向滿足任務智能決策需要的通用知識及領域知識轉化，進而存儲各類智慧數據于相應數據庫。圖書館智慧導讀采購在語義關聯矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。

信任作為一個重要概念術語從社會學、***學、經濟學等傳統社會科學遷移到信息傳播領域。社會學和***學領域的信任指向一般性的、穩定的、長期的信任，經濟學和組織行為學領域的信任通常結合信任發生的具體情境來展開，指向的是一種有條件的、有情境的信任，相關研究為智慧閱讀情境下的用戶信任問題提供基礎概念和研究工具?；ヂ摼W的普及改變計算機系統形態—從封閉的、熟識用戶群體的、相對靜態的形態，轉向開放的、公共可訪問的、動態協作的服務模式，用戶信任問題呈現以下特征。

智慧導讀是基于人工智能技術的原理，通過運用大數據和機器學習等技術手段，對用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深入分析和挖掘，建立相應的推薦算法模型，從而為用戶提供個性化的閱讀推薦服務。智慧導讀會根據用戶的閱讀習慣和興趣偏好，自動分析并推薦符合用戶需求的文章、新聞、書籍等內容。這種個性化推薦不僅能夠幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內容，提高閱讀效率，同時也能夠增強用戶的閱讀體驗，提升用戶的滿意度和忠誠度。AIGC 技術的迅速發展為各行各業的 數字化轉型帶來契機，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫療等行業領域。

智慧閱讀服務對象方面，已有研究涉及大學生、公眾、中小學生等。來自印度大規模人工智能技術干預的證據表明，技術輔助可提高K-12學生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機器人的互動與交流如何創造積極的閱讀體驗[24]，以維持學生的閱讀與學習興趣。虛擬現實技術對公眾與大學生閱讀行為影響方面，韓飛飛和周榮庭認為VR等虛擬現實技術發展對公眾的圖書閱讀行為產生顛覆式影響[25]。與數字閱讀相比，科技期刊元宇宙閱讀呈現出閱讀空間虛擬化、視覺體驗三維化等趨勢[26]，這些特征將會影響讀者的批判式閱讀體驗[27]。綜上，目前智慧閱讀服務研究涉及服務系統與平臺、服務內容、服務對象等方面，聚焦學術閱讀智慧服務領域的研究較少，缺少對用戶常用學術平臺智慧化閱讀服務現狀的分析，也缺少應用AIGC等前沿技術以推進學術閱讀服務智慧化的研究。為用戶提供不受時空限制的智慧教育、智慧研 創、終身學習的服務。品牌智慧導讀有哪些

各高校圖 書館應加強未來學習中心試點建設，打造高標準智慧 化的學習新體系。品牌智慧導讀有哪些

智慧導讀**業務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業務場景全要素智能感知，數據管理技術簇賦能數據資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創新。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業務請求并靈活提供業務調用，同時與數據存儲層進行高頻率、大規模的數據流通業務，具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集，實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取，經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理，有效增強數據質量并提高組織程度，進而存儲各類原生數據于相應數據庫；品牌智慧導讀有哪些