圖書(shū)館的發(fā)展歷經(jīng)傳統(tǒng)圖書(shū)館、數(shù)字圖書(shū)館、智慧圖書(shū)館三階段，相應(yīng)的圖書(shū)館服務(wù)亦經(jīng)歷文獻(xiàn)服務(wù)、信息及知識(shí)服務(wù)、智能服務(wù)三階段。智慧圖書(shū)館依托數(shù)智技術(shù)（主要有大數(shù)據(jù)、人工智能等）、融合圖書(shū)館資源的全流程管理體系，面向用戶多樣化、個(gè)性化、專業(yè)化需求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與數(shù)智技術(shù)有機(jī)整合、虛實(shí)空間有效融合以提供效益比較大化的數(shù)智服務(wù)（主要分技術(shù)服務(wù)及公共服務(wù)），由此要求圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)平臺(tái)需具備感知化、泛在化、協(xié)同化的特征：感知化是針對(duì)特定的應(yīng)用場(chǎng)景選擇適配的服務(wù)方案，通過(guò)交互終端及交互門(mén)戶以合適的交互方式實(shí)現(xiàn)服務(wù)情境、用戶行為等智能感知；泛在化是基于數(shù)智技術(shù)打破時(shí)間與空間的服務(wù)邊界，可跨空間實(shí)時(shí)提供資源間共享、領(lǐng)域間互聯(lián)的多元化、多層次服務(wù)；協(xié)同化是協(xié)調(diào)圖書(shū)館業(yè)務(wù)運(yùn)行涉及的多方主體（社會(huì)公眾、社會(huì)機(jī)構(gòu)、圖書(shū)館館員等）利益，充分發(fā)揮多方主體智慧實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源、數(shù)智技術(shù)、實(shí)體空間、服務(wù)系統(tǒng)等圖書(shū)館要素高效協(xié)同運(yùn)作。各高校圖 書(shū)館應(yīng)加強(qiáng)未來(lái)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。數(shù)字圖書(shū)館智慧導(dǎo)讀

智慧導(dǎo)讀面向內(nèi)外部資源及線上線下資源統(tǒng)一整合、多模態(tài)數(shù)據(jù)有效存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)資源多向調(diào)用的需求，遵循數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)塊、智能設(shè)施模塊構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施層。其中，服務(wù)器設(shè)施模塊敏捷部署各類適用于圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)的軟硬件，提供資源并發(fā)計(jì)算及服務(wù)及時(shí)響應(yīng)能力。網(wǎng)絡(luò)設(shè)施模塊通過(guò)實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館內(nèi)部鏈接及外部跨連的必要通信設(shè)備，滿足數(shù)據(jù)高速傳輸、安全有效保障的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需要。智能設(shè)施模塊綜合應(yīng)用智能感知、智能管理、智能服務(wù)三類設(shè)備，構(gòu)建覆蓋多維交互渠道、提供多類功能的智能設(shè)備集群，進(jìn)而支撐圖書(shū)館業(yè)務(wù)場(chǎng)景精細(xì)感知、巨量復(fù)雜資源動(dòng)態(tài)調(diào)度、智能服務(wù)跨域互融。提供智慧導(dǎo)讀平臺(tái)而該平臺(tái)提供一體化的服務(wù)，有參考咨詢服務(wù)、交流互動(dòng)服務(wù)等，讀者可以在自主平臺(tái)上享受自助便捷化服務(wù)。

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動(dòng)輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進(jìn)一步優(yōu)化移動(dòng)閱讀、數(shù)字閱讀的外部語(yǔ)義增強(qiáng)環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對(duì)比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識(shí)，還強(qiáng)化語(yǔ)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(yàn)。另一方面，對(duì)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(duì)某一主題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)綜述，提煉文獻(xiàn)的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時(shí)，基于語(yǔ)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(xiàng)目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過(guò)程中，以提問(wèn)的方式要求GPT類平臺(tái)自動(dòng)提煉相關(guān)內(nèi)容，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)抽取和關(guān)系揭示。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺(tái)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(xiě)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(shí)點(diǎn)。

幫助用戶在海量信息中提高學(xué)術(shù)資源尋求效率是圖情領(lǐng)域一直關(guān)注的研究主題。從研究結(jié)果可以看出，目前傳統(tǒng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)ScienceDirect提供**文獻(xiàn)的關(guān)聯(lián)信息服務(wù)、Elsevier提供個(gè)性化推薦服務(wù)，新型學(xué)術(shù)平臺(tái)ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識(shí)圖譜、語(yǔ)義分析、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)為用戶帶來(lái)智能檢索與智能推薦的新體驗(yàn)。借力AIGC技術(shù)，面向?qū)W術(shù)用戶的閱讀尋求情境，圖書(shū)館可以從內(nèi)容語(yǔ)義組織、多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建及數(shù)據(jù)資源建設(shè)3個(gè)方面創(chuàng)新質(zhì)量學(xué)術(shù)資源服務(wù)模式。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加自主地學(xué)習(xí)。

智慧閱讀服務(wù)內(nèi)容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關(guān)讀物供給智慧化的研究包括移動(dòng)讀物供給[9]、虛擬現(xiàn)實(shí)讀物供給[10-11]及個(gè)性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數(shù)據(jù)等多種形式，如視聽(tīng)閱讀內(nèi)容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數(shù)據(jù)[16]、在線可視化數(shù)據(jù)[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機(jī)交互的***進(jìn)展能否為智能、交互式和可訪問(wèn)的閱讀界面提供動(dòng)力”[18]?；谘蹌?dòng)追蹤和大語(yǔ)言模型技術(shù)的智能AI閱讀助手SARA通過(guò)實(shí)時(shí)提供個(gè)性化幫助來(lái)增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)[19]。同時(shí)，對(duì)支持閱讀過(guò)程的新技術(shù)平臺(tái)需求正在增長(zhǎng)[18]。有關(guān)閱讀推廣智慧化的研究包含服務(wù)流程[20]、模式框架及實(shí)踐[21]等方面。另外，少數(shù)學(xué)者調(diào)查高校圖書(shū)館智能服務(wù)水平并分析阻礙因素[22]。智慧導(dǎo)讀是一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的閱讀輔助工具，旨在提供個(gè)性化、智能化的閱讀推薦和導(dǎo)讀服務(wù)。品牌智慧導(dǎo)讀特點(diǎn)

知識(shí)鏈分析服務(wù)模式是試圖在讀者與文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)之間創(chuàng)新性地介入一個(gè)透明的文獻(xiàn)服務(wù)網(wǎng)關(guān)。數(shù)字圖書(shū)館智慧導(dǎo)讀

首先，智慧導(dǎo)讀系統(tǒng)會(huì)收集用戶在閱讀過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀偏好、閱讀歷史、點(diǎn)擊行為、評(píng)論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)用戶在平臺(tái)上的行為自動(dòng)記錄，也可以通過(guò)用戶主動(dòng)填寫(xiě)問(wèn)卷或設(shè)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(fù)或無(wú)效信息，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這一步包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。這包括對(duì)用戶的閱讀習(xí)慣、興趣偏好、情感傾向等進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)用戶潛在的閱讀需求和興趣點(diǎn)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)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)。數(shù)字圖書(shū)館智慧導(dǎo)讀