智慧導(dǎo)讀面向數(shù)智技術(shù)賦能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源有效融合、數(shù)智業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的需求，遵循業(yè)務(wù)流程化、業(yè)務(wù)智能化思想，分?jǐn)?shù)智技術(shù)賦能模塊、智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊構(gòu)建業(yè)務(wù)層。其中，數(shù)智技術(shù)賦能模塊迭代以大數(shù)據(jù)、人工智能為**的數(shù)智技術(shù)體系，按照數(shù)智服務(wù)的技術(shù)需要以技術(shù)簇為基座劃分泛在感知、數(shù)據(jù)管理、情報(bào)服務(wù)技術(shù)簇，深度賦能以智慧數(shù)據(jù)流以及融合智慧數(shù)據(jù)的數(shù)智服務(wù)，提供聚焦圖書(shū)館生態(tài)協(xié)同應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)資源價(jià)值挖掘、流通轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新服務(wù)等能力。信息社會(huì)快速發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書(shū)館服務(wù)模式面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇。綜合智慧導(dǎo)讀預(yù)算

內(nèi)容語(yǔ)義組織方面。利用AIGC技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)館藏學(xué)術(shù)資源、開(kāi)放獲取學(xué)術(shù)資源等質(zhì)量?jī)?nèi)容的細(xì)粒度加工、對(duì)象化表示，如實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細(xì)粒度內(nèi)容的標(biāo)注，更好地揭示語(yǔ)義知識(shí)內(nèi)容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機(jī)器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識(shí)。（2）多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識(shí)組織的基礎(chǔ)上，自動(dòng)進(jìn)行主題化、專(zhuān)題化文本分類(lèi)，自動(dòng)生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求，還可以自動(dòng)生成標(biāo)題、摘要等推廣信息，進(jìn)行個(gè)性化學(xué)術(shù)資源推薦，而且可以預(yù)測(cè)同類(lèi)用戶的學(xué)術(shù)資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學(xué)習(xí)資料，可以幫助跨專(zhuān)業(yè)的學(xué)生快速了解入門(mén)課程和學(xué)習(xí)路徑，打破學(xué)生自身的認(rèn)知邊界。信息化智慧導(dǎo)讀費(fèi)用閱讀軌跡可以同時(shí)將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語(yǔ)義腦圖。

信任作為一個(gè)重要概念術(shù)語(yǔ)從社會(huì)學(xué)、***學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)遷移到信息傳播領(lǐng)域。社會(huì)學(xué)和***學(xué)領(lǐng)域的信任指向一般性的、穩(wěn)定的、長(zhǎng)期的信任，經(jīng)濟(jì)學(xué)和組織行為學(xué)領(lǐng)域的信任通常結(jié)合信任發(fā)生的具體情境來(lái)展開(kāi)，指向的是一種有條件的、有情境的信任，相關(guān)研究為智慧閱讀情境下的用戶信任問(wèn)題提供基礎(chǔ)概念和研究工具。互聯(lián)網(wǎng)的普及改變計(jì)算機(jī)系統(tǒng)形態(tài)—從封閉的、熟識(shí)用戶群體的、相對(duì)靜態(tài)的形態(tài)，轉(zhuǎn)向開(kāi)放的、公共可訪問(wèn)的、動(dòng)態(tài)協(xié)作的服務(wù)模式，用戶信任問(wèn)題呈現(xiàn)以下特征。

智慧導(dǎo)讀面向用戶需求綜合感知、內(nèi)外部資源高效整合、情報(bào)業(yè)務(wù)數(shù)智賦能的需求，聚焦圖書(shū)館高度智能化服務(wù)，遵循服務(wù)泛在化、服務(wù)協(xié)同化等原則，分場(chǎng)景感知服務(wù)模塊、資源整合服務(wù)模塊、情報(bào)智能服務(wù)模塊構(gòu)建數(shù)智服務(wù)層。其中，場(chǎng)景感知服務(wù)模塊通過(guò)智慧數(shù)據(jù)提供用戶潛在需求挖掘、圖書(shū)館內(nèi)外部環(huán)境識(shí)別、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及決策結(jié)果預(yù)測(cè)等能力，實(shí)現(xiàn)基本需求及深層需求的多維感知、服務(wù)過(guò)程的全域感知、服務(wù)結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢(shì)感知，由此提供圖書(shū)館各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下業(yè)務(wù)主體、業(yè)務(wù)環(huán)境、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)結(jié)果等全要素的識(shí)別、分析、預(yù)測(cè)服務(wù)。資源整合服務(wù)模塊針對(duì)圖書(shū)館內(nèi)紙質(zhì)文獻(xiàn)、電子圖書(shū)等多模態(tài)資源，依托智慧數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)管控業(yè)務(wù)運(yùn)維關(guān)鍵要素狀態(tài)，助力資源、技術(shù)、主體等要素間高效整合并充分發(fā)揮其協(xié)同效應(yīng)，進(jìn)而智能化實(shí)現(xiàn)包括識(shí)別建設(shè)、加工處理、調(diào)度分配、評(píng)價(jià)反饋、更新維護(hù)的全流程資源整合服務(wù)。情報(bào)智能服務(wù)模塊融合智慧數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)范組織及有效優(yōu)化，嵌入各類(lèi)情報(bào)功能模型及數(shù)智技術(shù)應(yīng)用模型提高服務(wù)質(zhì)量并延伸服務(wù)邊界，從而提供滿足多主體的數(shù)據(jù)供給及協(xié)同創(chuàng)新需要的多元分層情報(bào)智能服務(wù)。上海半坡的遠(yuǎn)程訪問(wèn)服務(wù)能夠促使圖書(shū)館現(xiàn)有數(shù)字文獻(xiàn)館藏發(fā)揮更大的讀者服務(wù)效益。

基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，構(gòu)建個(gè)性化的推薦算法模型。這些模型可以根據(jù)用戶的個(gè)人特征和閱讀歷史，預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的內(nèi)容，并生成相應(yīng)的推薦列表。推薦算法模型需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以適應(yīng)用戶閱讀行為的變化和新的數(shù)據(jù)輸入。將生成的推薦結(jié)果以合適的方式展示給用戶，如通過(guò)推送通知、郵件、APP界面等方式。同時(shí)，根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化，以提高推薦的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。在整個(gè)過(guò)程中，需要嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)，保護(hù)用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，確保只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的人員才能訪問(wèn)和使用相關(guān)數(shù)據(jù)。尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲(chǔ)和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書(shū)館應(yīng)運(yùn)而生。智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)

信息社會(huì)發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書(shū)館服務(wù)模式。面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇。綜合智慧導(dǎo)讀預(yù)算

在智慧圖書(shū)館中，用戶行為分析是AI應(yīng)用的重要領(lǐng)域。通過(guò)分析用戶的搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點(diǎn)擊模式等，智慧圖書(shū)館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優(yōu)化個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)，提高推薦準(zhǔn)確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動(dòng)態(tài)變化的，定期進(jìn)行用戶行為分析有助于智慧圖書(shū)館及時(shí)捕捉這些變化，并調(diào)整資源和服務(wù)策略。例如，當(dāng)某一類(lèi)圖書(shū)或資源的訪問(wèn)量***增加時(shí)，智慧圖書(shū)館可以及時(shí)增加該類(lèi)資源的購(gòu)買(mǎi)量，以滿足用戶的需求；反之，當(dāng)某一話題或領(lǐng)域的訪問(wèn)量下降時(shí)，智慧圖書(shū)館可以調(diào)整資源配置，避免資源浪費(fèi)。此外，用戶行為分析還能優(yōu)化智慧圖書(shū)館的網(wǎng)站和用戶界面設(shè)計(jì)。通過(guò)分析用戶在網(wǎng)站上的訪問(wèn)模式和交互行為，智慧圖書(shū)館可以識(shí)別出用戶體驗(yàn)中的痛點(diǎn)和改進(jìn)機(jī)會(huì)。例如，如果發(fā)現(xiàn)用戶在使用搜索功能時(shí)放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優(yōu)化，以提供更相關(guān)的搜索結(jié)果或更友好的用戶界面。通過(guò)對(duì)用戶行為的細(xì)致分析，智慧圖書(shū)館不僅可以精確滿足用戶當(dāng)前的需求，還可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)的變化，確保服務(wù)的持續(xù)有效性和相關(guān)性[3]。綜合智慧導(dǎo)讀預(yù)算