天津智慧導讀案例

信息技術(shù)是閱讀服務創(chuàng)新的**驅(qū)動力，AIGC技術(shù)勢必將驅(qū)動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館等學術(shù)平臺的服務創(chuàng)新。學術(shù)平臺是學術(shù)用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學術(shù)用戶已開始利用新型學術(shù)閱讀平臺尋求和閱讀內(nèi)容，這將會對用戶學術(shù)積累方式產(chǎn)生影響[3]。國內(nèi)外新型的學術(shù)閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統(tǒng)學術(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術(shù)平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏，學術(shù)閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務輔助解決學術(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。尤其是網(wǎng)絡技術(shù)、數(shù)字存儲和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書館應運而生。天津智慧導讀案例

信息通信技術(shù)（ICT）作為技術(shù)基座，構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎(chǔ)設施。技術(shù)哲學視域下，信息通信技術(shù)不僅改變了信息供需關(guān)系，還重構(gòu)了認知勞動分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術(shù)，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質(zhì)量很大程度上依賴讀者對所需信息描述的準確程度；信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務，它從讀者的歷史行為和數(shù)據(jù)中篩選讀者感興趣的內(nèi)容，**終表現(xiàn)為信息推薦。信息過濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、聚類算法、協(xié)同過濾、序列推薦、機器學習、深度學習、復雜網(wǎng)絡等。技術(shù)的迭代顯示機器從服從和執(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學習，現(xiàn)在又往無監(jiān)督的方向演進。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費者帶來一定程度的信任剝奪，基于對信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。怎樣智慧導讀包括什么各高校圖 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。

智慧閱讀作為一個學術(shù)概念，尚未形成定論?，F(xiàn)有研究大多由數(shù)字時代閱讀主體的特征和需求出發(fā)，延伸到生產(chǎn)工具和生產(chǎn)過程的智慧化。有學者認為智慧閱讀關(guān)聯(lián)讀者多維、動態(tài)、非線性、差異化的閱讀需求，其實現(xiàn)需要借助大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習、語義出版等工具技術(shù)，以及結(jié)構(gòu)化組織、細粒度加工、深度關(guān)聯(lián)、要素增補等數(shù)據(jù)流程［4］。智慧閱讀的初步應用主要在圖書館，有學者認為圖書館的智慧化程度取決于其借助大數(shù)據(jù)提供個性化服務的能力［5］，有學者關(guān)注通過數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、情景感知來實現(xiàn)圖書館的智慧推薦［6］；有學者認為智慧閱讀的實現(xiàn)需要結(jié)合讀者信息（瀏覽信息、檢索信息、收藏信息、訂閱信息）和資源使用記錄（借閱記錄、閱讀記錄、文獻訂閱、文獻評價）進行資源的智慧推薦［7］。有學者指出機器算法從內(nèi)容、情境、服務等三方面增強移動用戶的智慧體驗效果［8］，有學者將智慧閱讀關(guān)聯(lián)閱讀情緒和感受，認為數(shù)字出版敘事朝著動態(tài)、多元且充滿創(chuàng)意的敘事邏輯發(fā)展，使得讀者在認知和情感上更具沉浸感［9］。

首先，智慧導讀系統(tǒng)會收集用戶在閱讀過程中的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設置偏好等方式獲取。收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復或無效信息，因此需要進行數(shù)據(jù)清洗和預處理。這一步包括去除重復數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作，以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機器學習和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對用戶數(shù)據(jù)進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析，發(fā)現(xiàn)用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時，通過對用戶數(shù)據(jù)的聚類、分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，可以發(fā)現(xiàn)用戶群體之間的相似性和差異性，為后續(xù)的推薦算法提供依據(jù)。上海半坡的遠程訪問服務能夠促使圖書館現(xiàn)有數(shù)字文獻館藏發(fā)揮更大的讀者服務效益。

隨后進行數(shù)據(jù)清洗，剔除無效、錯誤或無關(guān)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數(shù)據(jù)都需要清理。清洗后的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為適合分析的格式或結(jié)構(gòu)，如分類數(shù)據(jù)編碼、連續(xù)變量規(guī)范化等。這是確保數(shù)據(jù)被分析工具正確理解和處理的關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應用統(tǒng)計分析、機器學習算法等，從數(shù)據(jù)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(xiàn)真正的個性化推薦。個性化選擇的界面信息資源搜集與表達方式，各種服務可以匯集到一個平臺上。天津智慧導讀案例

智慧導讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據(jù)時間排序的歷史記錄。天津智慧導讀案例

I技術(shù)在數(shù)字閱讀領(lǐng)域的滲透始于對自然語言處理（NLP）、語音交互系統(tǒng)（VUI）、機器學習算法等技術(shù)的探究與整合，旨在優(yōu)化文本分析、情感識別與基礎(chǔ)推薦系統(tǒng)的性能，進而提升用戶體驗、強化內(nèi)容創(chuàng)作、增強平臺的商業(yè)盈利能力。具體而言，AI技術(shù)通過剖析用戶的閱讀傾向、行為軌跡及社交網(wǎng)絡關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)了書籍推薦的個性化定制；同時，語音識別與合成技術(shù)的融合，賦予用戶以語音指令操控搜索、翻頁及閱讀節(jié)奏的能力，AI朗讀功能提供了更為自然的聽覺體驗。隨后，AI技術(shù)進一步拓展至內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，輔助作者架構(gòu)情節(jié)、塑造與自動生成文本，不僅提升了創(chuàng)作效率，亦拓寬了非專業(yè)創(chuàng)作者的參與渠道。此外，AI技術(shù)的應用還使得數(shù)字閱讀平臺得以依據(jù)用戶行為與偏好，實施靈活的動態(tài)定價策略，并推廣訂閱制服務模式，提升商業(yè)模式的經(jīng)濟效益。在這一演進過程中，移動終端數(shù)字閱讀逐漸從傳統(tǒng)的單一文字傳輸模式蛻變?yōu)榧瘓D像、聲音和視頻于一體的多維度、交互式、個性化綜合視聽體驗。天津智慧導讀案例