個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進(jìn)行搜索、閱讀和下載等互動(dòng)行為均會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書館為例，其每月會(huì)新增數(shù)千份電子書和期刊，且數(shù)百萬用戶的日常活動(dòng)會(huì)生成海量數(shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢、點(diǎn)擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設(shè)計(jì)個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)，需要收集和處理，以便后續(xù)進(jìn)行分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊(cè)信息、借閱記錄、閱讀習(xí)慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù)，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領(lǐng)域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點(diǎn)。福建智慧導(dǎo)讀預(yù)算

信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的**驅(qū)動(dòng)力，AIGC技術(shù)勢(shì)必將驅(qū)動(dòng)閱讀服務(wù)的變革，促進(jìn)智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺(tái)的服務(wù)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)平臺(tái)是學(xué)術(shù)用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學(xué)術(shù)用戶已開始利用新型學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)尋求和閱讀內(nèi)容，這將會(huì)對(duì)用戶學(xué)術(shù)積累方式產(chǎn)生影響[3]。國(guó)內(nèi)外新型的學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國(guó)科學(xué)院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對(duì)學(xué)術(shù)平臺(tái)新功能與新服務(wù)認(rèn)識(shí)不足、使用技能缺乏，學(xué)術(shù)閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務(wù)輔助解決學(xué)術(shù)閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。廣東智慧導(dǎo)讀口碑推薦為用戶提供不受時(shí)空限制的智慧教育、智慧研 創(chuàng)、終身學(xué)習(xí)的服務(wù)。

數(shù)智時(shí)代，圖書館應(yīng)引入人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化閱讀服務(wù)。首先，建立一個(gè)基于人工智能的平臺(tái)，用于收集并分析用戶的閱讀習(xí)慣、搜索歷史和互動(dòng)反饋等數(shù)據(jù)。圖書館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網(wǎng)站上的瀏覽路徑和停留時(shí)間，揭示用戶對(duì)特定主題或書籍的關(guān)注度；其次，依托于這些數(shù)據(jù)，圖書館可運(yùn)用人工智能系統(tǒng)，采用協(xié)同過濾和內(nèi)容基推薦的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內(nèi)容；再次，圖書館還要運(yùn)用自然語言處理技術(shù)，開發(fā)智能助手以增強(qiáng)用戶交互體驗(yàn)。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應(yīng)的信息服務(wù)，如解答關(guān)于藏書的問題，協(xié)助預(yù)約或提醒還書時(shí)間。同時(shí)，智能助手通過文本或語音與用戶互動(dòng)，可以使服務(wù)更便捷、更貼心。此外，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，圖書館可以自動(dòng)對(duì)大量資源展開分類和標(biāo)記。圖書館運(yùn)用圖像識(shí)別和文本分析技術(shù)，可以自動(dòng)識(shí)別書籍內(nèi)容分類，并分析用戶生成的內(nèi)容，如書評(píng)，以深入了解用戶的需求和興趣；在實(shí)施過程中，圖書館需持續(xù)更新和維護(hù)技術(shù)，尤其要定期訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以確保系統(tǒng)與用戶行為變化同步。

智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求選擇恰當(dāng)?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(xì)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(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵。個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對(duì)推薦結(jié)果的反饋，對(duì)點(diǎn)擊率、借閱率、閱讀時(shí)長(zhǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，個(gè)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(xì)度與個(gè)性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設(shè)計(jì)出更加***的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個(gè)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(jìn)而提高用戶體驗(yàn)以及智慧圖書館的服務(wù)水平[5]。現(xiàn)在許多報(bào)紙都在運(yùn)用這一特殊的新聞品種。

目前，國(guó)內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段，仍有較大的研究?jī)r(jià)值，而專門聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對(duì)科研人員的影響及在圖書館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性類似于20世紀(jì)80年代中期出現(xiàn)的標(biāo)題新聞。廣東智慧導(dǎo)讀口碑推薦

為讀者提供更加個(gè)性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。福建智慧導(dǎo)讀預(yù)算

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(chǎng)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(bào)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(qǐng)求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用，同時(shí)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層進(jìn)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(shí)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(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進(jìn)而存儲(chǔ)各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)；福建智慧導(dǎo)讀預(yù)算