智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分，具體是利用數(shù)智技術(shù)有效處理、分析海量多源異構(gòu)的大型數(shù)據(jù)集，產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強(qiáng)操作性、精確性、高價(jià)值等特征的多源融合數(shù)據(jù)（即智慧數(shù)據(jù)），智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費(fèi)后與其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成大數(shù)據(jù)，隨著領(lǐng)域應(yīng)用深化與數(shù)智技術(shù)發(fā)展實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動(dòng)態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過(guò)程形成，首先是通過(guò)數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領(lǐng)域業(yè)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價(jià)值密度低的原生數(shù)據(jù)，其次通過(guò)原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開放性、相關(guān)性的中間數(shù)據(jù)，通過(guò)中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理、情境化的智慧數(shù)據(jù)。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域下的特定任務(wù)，具體是將適配各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多維度標(biāo)簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術(shù)賦能的業(yè)務(wù)流程，智能感知業(yè)務(wù)需求后動(dòng)態(tài)調(diào)用智慧數(shù)據(jù)以提供規(guī)律揭示、問(wèn)題推理、循證溯源、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等智能服務(wù)，由此實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化、垂直化的領(lǐng)域精細(xì)應(yīng)用。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個(gè)性化閱讀和文獻(xiàn)知識(shí)推薦服務(wù)。運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

目前智慧閱讀服務(wù)的研究成果主要集中在服務(wù)系統(tǒng)、服務(wù)內(nèi)容、用戶需求與行為等方面。面對(duì)新一代人工智能技術(shù)的不斷迭代，閱讀服務(wù)面臨前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，當(dāng)前學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)存在哪些問(wèn)題？如何依托AIGC技術(shù)賦能實(shí)現(xiàn)服務(wù)優(yōu)化？這些問(wèn)題亟需得到探究與明晰，但目前學(xué)界尚缺少聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)領(lǐng)域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內(nèi)容分析法剖析目前國(guó)內(nèi)外典型學(xué)術(shù)平臺(tái)的智慧閱讀服務(wù)現(xiàn)狀，總結(jié)存在問(wèn)題，并探索AIGC技術(shù)賦能改進(jìn)圖書館學(xué)術(shù)閱讀智慧化服務(wù)的路徑。網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀概況閱讀軌跡可以同時(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(shè)施。技術(shù)哲學(xué)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(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過(guò)濾技術(shù)，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對(duì)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(duì)所需信息描述的準(zhǔn)確程度；信息的過(guò)濾則是信息供給方提供的一種服務(wù)，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(guò)濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、聚類算法、協(xié)同過(guò)濾、序列推薦、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等。技術(shù)的迭代顯示機(jī)器從服從和執(zhí)行人類指令過(guò)渡到有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，現(xiàn)在又往無(wú)監(jiān)督的方向演進(jìn)。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費(fèi)者帶來(lái)一定程度的信任剝奪，基于對(duì)信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。

信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的**驅(qū)動(dòng)力，AIGC技術(shù)勢(shì)必將驅(qū)動(dòng)閱讀服務(wù)的變革，促進(jìn)智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺(tái)的服務(wù)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)平臺(tái)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(tái)尋求和閱讀內(nèi)容，這將會(huì)對(duì)用戶學(xué)術(shù)積累方式產(chǎn)生影響[3]。國(guó)內(nèi)外新型的學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國(guó)科學(xué)院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)，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(duì)學(xué)術(shù)平臺(tái)新功能與新服務(wù)認(rèn)識(shí)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(wú)法借助服務(wù)輔助解決學(xué)術(shù)閱讀全過(guò)程中所遇到的信息過(guò)載、交流不暢及閱讀拖延等問(wèn)題?，F(xiàn)在許多報(bào)紙都在運(yùn)用這一特殊的新聞品種。

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)。為了給用戶提供針對(duì)性的高效知識(shí)服務(wù)，重點(diǎn)探討用戶閱讀行為知識(shí)。運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀均價(jià)

上海半坡的遠(yuǎn)程訪問(wèn)服務(wù)能夠促使圖書館現(xiàn)有數(shù)字文獻(xiàn)館藏發(fā)揮更大的讀者服務(wù)效益。運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析

隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，剔除無(wú)效、錯(cuò)誤或無(wú)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(fù)的條目或格式錯(cuò)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(guò)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)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(guò)分析用戶的搜索和下載歷史，預(yù)測(cè)其可能感興趣的新書或主題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化推薦。運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀數(shù)據(jù)分析