個性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理,并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽,這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等,從而對資源進(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請求推薦時,個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時,智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標(biāo)簽,使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時,推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計顯示,個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%,同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此,選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素,包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù),從數(shù)百萬到數(shù)十億不等,每天生成數(shù)百萬事件,這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計算能力,以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。閱讀服務(wù)包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱 讀等內(nèi)容。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀是什么
信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的**驅(qū)動力,AIGC技術(shù)勢必將驅(qū)動閱讀服務(wù)的變革,促進(jìn)智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺的服務(wù)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)平臺是學(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)閱讀平臺尋求和閱讀內(nèi)容,這將會對用戶學(xué)術(shù)積累方式產(chǎn)生影響[3]。國內(nèi)外新型的學(xué)術(shù)閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學(xué)院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)閱讀平臺,它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學(xué)術(shù)平臺新功能與新服務(wù)認(rèn)識不足、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。江蘇智慧導(dǎo)讀費(fèi)用上海半坡是專門為圖書館提供文獻(xiàn)知識服務(wù)的公司。
個性化閱讀推薦系統(tǒng)在智慧圖書館推行,不僅提升了圖書館資源的運(yùn)用效率,還大幅提升了用戶的閱讀體驗感?;贏I,個性化閱讀推薦系統(tǒng)能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料,激發(fā)智慧圖書館服務(wù)實(shí)現(xiàn)個性化轉(zhuǎn)變,同時還能持續(xù)采集用戶反饋進(jìn)行不斷優(yōu)化,從而保證推薦結(jié)果既準(zhǔn)確又高效。未來隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,個性化閱讀推薦系統(tǒng)會愈發(fā)智能化,進(jìn)一步激發(fā)智慧圖書館在信息服務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新活力,增強(qiáng)智慧圖書館的文化傳播功效,滿足各用戶的多樣訴求。
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(jìn)一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強(qiáng)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(biāo)識,還強(qiáng)化語料、引文收集、標(biāo)簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能,增強(qiáng)用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面,對文獻(xiàn)內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作,提高閱讀效率,降低認(rèn)知負(fù)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(xiàn)進(jìn)行自動綜述,提煉文獻(xiàn)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(xiàn)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(shí)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(dāng)前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫文獻(xiàn)綜述的主題文獻(xiàn)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(diǎn)。在語義關(guān)聯(lián)矩陣中,由起始入口詞選擇任意某個興趣點(diǎn),系統(tǒng)會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。
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、情報業(yè)務(wù)數(shù)智賦能的需求,聚焦圖書館高度智能化服務(wù),遵循服務(wù)泛在化、服務(wù)協(xié)同化等原則,分場景感知服務(wù)模塊、資源整合服務(wù)模塊、情報智能服務(wù)模塊構(gòu)建數(shù)智服務(wù)層。其中,場景感知服務(wù)模塊通過智慧數(shù)據(jù)提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內(nèi)外部環(huán)境識別、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及決策結(jié)果預(yù)測等能力,實(shí)現(xiàn)基本需求及深層需求的多維感知、服務(wù)過程的全域感知、服務(wù)結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢感知,由此提供圖書館各類業(yè)務(wù)場景下業(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)果等全要素的識別、分析、預(yù)測服務(wù)。資源整合服務(wù)模塊針對圖書館內(nèi)紙質(zhì)文獻(xiàn)、電子圖書等多模態(tài)資源,依托智慧數(shù)據(jù)動態(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)包括識別建設(shè)、加工處理、調(diào)度分配、評價反饋、更新維護(hù)的全流程資源整合服務(wù)。情報智能服務(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,嵌入各類情報功能模型及數(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智能服務(wù)。智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的輔助閱讀,如注釋、翻譯等。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀是什么
各高校圖 書館應(yīng)加強(qiáng)未來學(xué)習(xí)中心試點(diǎn)建設(shè),打造高標(biāo)準(zhǔn)智慧 化的學(xué)習(xí)新體系。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀是什么
智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級形態(tài),但其實(shí)現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如:數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性,讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式,因此,略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當(dāng)下閱讀的主流;認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn),跳讀導(dǎo)致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低,人類元認(rèn)知能力面臨衰退的風(fēng)險[10];數(shù)字時代的電子閱讀進(jìn)一步剝奪作者對文本意義闡釋的權(quán)利,文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)使得“它有上千個進(jìn)出口,讀者可以從這些通道進(jìn)進(jìn)出出,作出自己的理解和解釋”[11],這使得讀者的主體性被算法邏輯主導(dǎo),超鏈接架構(gòu)帶來的游牧式閱讀使得人類的認(rèn)知面臨無根的困境。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀是什么