智慧導讀面向數智技術賦能多源異構數據資源有效融合、數智業務實現智慧數據高效流轉的需求，遵循業務流程化、業務智能化思想，分數智技術賦能模塊、智慧數據流轉模塊構建業務層。其中，數智技術賦能模塊迭代以大數據、人工智能為**的數智技術體系，按照數智服務的技術需要以技術簇為基座劃分泛在感知、數據管理、情報服務技術簇，深度賦能以智慧數據流以及融合智慧數據的數智服務，提供聚焦圖書館生態協同應用場景的數據資源價值挖掘、流通轉化、創新服務等能力。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、發散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色。江西智慧導讀預算

面向數智環境下圖書館數智服務的全要素精細感知、復雜資源有效融合、多服務高效協同等需求，結合IT規劃參考模型，系統分析智慧圖書館的前沿研究與實踐，充分融合智慧數據的演進范式及迭代模式，以數據治理體系為基礎、數智技術體系為賦能智慧數據流通轉化過程及圖書館數智服務流程，通過層次化、模塊化、組件化的方式，分人機交互層、數智服務層、業務層、數據存儲層、標準規范層、基礎設施層構建融合智慧數據的圖書館數智服務平臺。江西智慧導讀預算近幾年出現的一種標題形式。

隨后進行數據清洗，剔除無效、錯誤或無關數據，保證數據質量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數據都需要清理。清洗后的數據需要轉換為適合分析的格式或結構，如分類數據編碼、連續變量規范化等。這是確保數據被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數據分析階段，通過應用統計分析、機器學習算法等，從數據中挖掘用戶的興趣和行為模式。例如，通過分析用戶的搜索和下載歷史，預測其可能感興趣的新書或主題，進而實現真正的個性化推薦。

目前智慧閱讀服務的研究成果主要集中在服務系統、服務內容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術的不斷迭代，閱讀服務面臨前所未有的機遇與挑戰，當前學術閱讀智慧化服務存在哪些問題？如何依托AIGC技術賦能實現服務優化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學界尚缺少聚焦學術閱讀智慧化服務領域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內容分析法剖析目前國內外典型學術平臺的智慧閱讀服務現狀，總結存在問題，并探索AIGC技術賦能改進圖書館學術閱讀智慧化服務的路徑。智慧導讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。

閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱讀等內容。智慧閱讀服務是在新一代信息技術支持下，賦予系統或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能，并與服務人員、用戶交互，實現快速、精細和個性化的閱讀服務[5]。研究者對智慧閱讀服務的分析通常根據服務構成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務系統與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務系統、圖書館閱讀服務系統等。已有研究表明，基于人工智能的英語多模式在線閱讀平臺能有效提高學生的英語成績[6]。基于用戶畫像構建智慧閱讀推薦系統是圖書館閱讀服務系統的重要研究領域，從而為解決多樣化需求與無差別推薦之間的矛盾提供思路[7]。楊新涯等對重慶大學京東閱讀平臺的用戶數字閱讀行為數據展開研究[8]，依據大量精細數據分析為個性化推薦提供保障。智慧導讀的作用，在于提供智慧養分，滋養精神成長。信息智慧導讀費用

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。江西智慧導讀預算

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。江西智慧導讀預算