信任作為一個重要概念術語從社會學、***學、經濟學等傳統社會科學遷移到信息傳播領域。社會學和***學領域的信任指向一般性的、穩定的、長期的信任,經濟學和組織行為學領域的信任通常結合信任發生的具體情境來展開,指向的是一種有條件的、有情境的信任,相關研究為智慧閱讀情境下的用戶信任問題提供基礎概念和研究工具。互聯網的普及改變計算機系統形態—從封閉的、熟識用戶群體的、相對靜態的形態,轉向開放的、公共可訪問的、動態協作的服務模式,用戶信任問題呈現以下特征。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。智能化智慧導讀簡介智慧指迅速、靈活、正確地理解事物和解決問題的能力[1]。與...
I技術在數字閱讀領域的滲透始于對自然語言處理(NLP)、語音交互系統(VUI)、機器學習算法等技術的探究與整合,旨在優化文本分析、情感識別與基礎推薦系統的性能,進而提升用戶體驗、強化內容創作、增強平臺的商業盈利能力。具體而言,AI技術通過剖析用戶的閱讀傾向、行為軌跡及社交網絡關聯,實現了書籍推薦的個性化定制;同時,語音識別與合成技術的融合,賦予用戶以語音指令操控搜索、翻頁及閱讀節奏的能力,AI朗讀功能提供了更為自然的聽覺體驗。隨后,AI技術進一步拓展至內容創作領域,輔助作者架構情節、塑造與自動生成文本,不僅提升了創作效率,亦拓寬了非專業創作者的參與渠道。此外,AI技術的應用還使得數字閱讀平臺得...
智慧導讀**業務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座,支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊,即泛在感知技術簇賦能業務場景全要素智能感知,數據管理技術簇賦能數據資源全生命周期智能管理,情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創新。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業務請求并靈活提供業務調用,同時與數據存儲層進行高頻率、大規模的數據流通業務,具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集,實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取,經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理,有效增強數據質量并提高組織程度,進而存儲各類原生數據于相應數據庫;為用戶提供不受時空限制的智慧...
幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出,目前傳統文獻數據庫ScienceDirect提供**文獻的關聯信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務,新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術,面向學術用戶的閱讀尋求情境,圖書館可以從內容語義組織、多模態內容創建及數據資源建設3個方面創新質量學術資源服務模式。閱讀軌跡可以同時將中文與英文文獻融合生成新的語義腦圖。品牌智慧導讀采購AIGC技術的基礎在于...
AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域,能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例,數據顯示,用戶在使用這些工具時,搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖,并提供相關的搜索結果。在文本分析領域,AI能夠處理和分析海量文本數據,從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要,因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI,智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數字文獻的管理效率,優化資源整理流程。采用AI,智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動...
AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域,能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例,數據顯示,用戶在使用這些工具時,搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖,并提供相關的搜索結果。在文本分析領域,AI能夠處理和分析海量文本數據,從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要,因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI,智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數字文獻的管理效率,優化資源整理流程。采用AI,智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動...
首先,智慧導讀系統會收集用戶在閱讀過程中的各種數據,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。這些數據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。收集到的原始數據可能包含噪聲、重復或無效信息,因此需要進行數據清洗和預處理。這一步包括去除重復數據、填充缺失值、轉換數據格式等操作,以便進行后續的數據挖掘工作。利用機器學習和數據分析技術,對用戶數據進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析,發現用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時,通過對用戶數據的聚類、分類和關聯規則挖掘等,可以發現用戶群體之間的相似性和差異性,...
在技術迅速更迭下,國內外學者積極探索AIGC融入圖書館服務的應用場景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對信息資源建設、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構建融合AIGC技術的智慧圖書館體系框架[29],儲節旺等從服務方式、服務內容、服務效果等三個方面分析AIGC對智慧圖書館服務的沖擊[30]。國外有學者指出基于ChatGPT的聊天機器人系統是傳統的基于知識庫的聊天機器人的可行替代方案[31],同時AI聊天機器人可能會對參考咨詢實踐、館藏開發以及元數據創建和轉換產生影響[32]。知識鏈分析服務模式是試圖在讀者與文獻數據庫之間創新性地介入一個透明的文獻服務網關。福建智...
基本原則及立體復合、開放共享等數據資源建設原則,分原生數據存儲模塊、中間數據存儲模塊、智慧數據存儲模塊構建數據存儲層。其中,原生數據存儲模塊分別構建業務場景數據庫以存儲用戶數據、情境數據、態勢數據;構建館藏資源庫以存儲文本、音頻、視頻、圖像等多模態數據資源;構建服務模型庫以存儲標準化、可重用的功能模型及服務方案;構建數智技術庫以存儲技術方案、應用模型、智能工具;構建設備狀態數據庫及日志數據庫以存儲架構運維相關軟硬件數據;構建元數據庫以存儲業務元數據、技術元數據、操作元數據。中間數據存儲模塊分別構建融合數據庫以存儲模態間關聯的融合數據;構建綜合信息庫以存儲由實體、事件、關系組合表示的結構化信息。...
智慧圖書館可根據現實需求選擇恰當的推薦算法,且按照用戶反饋開展算法優化,保障推薦的精細行業交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統迭代是個性化閱讀推薦系統持續改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋,對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數據進行分析,即刻調整推薦策略。同時,采用機器學習技術,個性化閱讀推薦系統可不斷修正推薦模型,逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程,智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統,給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務,幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源,進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。類似于20世紀80年代...
數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面,注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘,包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等,添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面,側重開發學術資源數據,包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等,并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如,面向教育數字化轉型的需求,山東大學圖書館構建學術數據服務平臺,打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎,AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感...
圖書館的發展歷經傳統圖書館、數字圖書館、智慧圖書館三階段,相應的圖書館服務亦經歷文獻服務、信息及知識服務、智能服務三階段。智慧圖書館依托數智技術(主要有大數據、人工智能等)、融合圖書館資源的全流程管理體系,面向用戶多樣化、個性化、專業化需求實現數據資源與數智技術有機整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數智服務(主要分技術服務及公共服務),由此要求圖書館數智服務平臺需具備感知化、泛在化、協同化的特征:感知化是針對特定的應用場景選擇適配的服務方案,通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現服務情境、用戶行為等智能感知;泛在化是基于數智技術打破時間與空間的服務邊界,可跨空間實時提供資源間共享、...
智慧數據流轉模塊基于智慧數據演進范式統籌推進圖書館內“原生數據—中間數據—智慧數據”的流通轉化業務,鏈接圖書館內外部數據源的異構原生數據以實現多渠道、全領域的動態數據采集,利用契合各類數據特征的處理方式實現敏捷化的自動數據處理;通過匹配相應數據模態的算法或模型融合多模態數據,以實體、事件、關系為基本單元智能抽取出語義化、結構化的綜合信息,由此實現原生數據向中間數據高效轉化;圖書館業務場景驅動業務流程各節點數據整合,按照標準化的融合數據分析流程獲取深度數據,挖掘出潛在知識并發現知識關聯以提煉通用知識及領域知識,從而實現中間數據向智慧數據有效轉化。智慧導讀可以根據讀者的需求和興趣進行個性化推薦。怎...
近年來人工智能生成內容(AI-GeneratedContent,AIGC)技術實現突破性發展,逐漸成為AI發展的關鍵分支。AIGC技術的迅速發展為各行各業的數字化轉型帶來契機,已被引入傳媒、電商、教育、金融、醫療等行業領域[1]。ChatGPT是AIGC技術的***應用成果[2],掀起了多領域的生成式人工智能熱潮,以其語義理解、多輪對話、敢于質疑等特征引起了學界和業界大量研究者的關注。信息技術是閱讀服務創新的**驅動力,AIGC技術勢必將驅動閱讀服務的變革,促進智慧圖書館等學術平臺的服務創新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前,一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱...
隨著互聯網的發展,內容生成方式經歷了專業內容生成、用戶生成內容、生成式人工智能三個階段。專業內容生成指內容創作的主體是平臺,平臺雇用的保障內容的專業性,平臺借助專業性的原創內容得到收益,例如,騰訊、優酷、得到等都屬于專業內容生成。圖書館資源與專業內容生成結合,達成了圖書館從數據商購買數字資源數據庫。用戶生成內容指用戶成為內容創作的主體,用戶從內容的消費者變為內容的創作者,例如,微博等分享見聞的圖文平臺,抖音、快手等分享生活的短視頻平臺,豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺。圖書館資源與用戶生成內容結合,構成以OPAC書目下的書評、用戶為自己標注的Tag用戶白建生成內容。隨著ChatGPT的...
在智慧閱讀三元協同系統結構中,信息通信技術、數字閱讀平臺和讀者是智慧閱讀的三要素。數字閱讀平臺在信息通信技術的基礎上為讀者提供閱讀內容和服務,讀者在注冊和使用數字閱讀工具的過程中留下個人的、人機交互的、社交互動的信息與行為記錄,這些信息與行為記錄被數字閱讀平臺收集、整理、加工,再反饋給信息通信技術的操作者。信息通信技術的操作者在平臺的價值和規則框架下,通過人機協同的方式對讀者信息與行為記錄進行加工,在平臺的監制下提供產品和服務。作為一種理想狀態的智慧閱讀,其應然狀態是數字的(指處理過程是數字的,唯有數字化才可計算,才能提供快速及時反應;**終產品既可以是虛擬的,又可以是實體的)、個性的、情境的...
智慧閱讀作為一個學術概念,尚未形成定論。現有研究大多由數字時代閱讀主體的特征和需求出發,延伸到生產工具和生產過程的智慧化。有學者認為智慧閱讀關聯讀者多維、動態、非線性、差異化的閱讀需求,其實現需要借助大數據、人工智能、機器學習、語義出版等工具技術,以及結構化組織、細粒度加工、深度關聯、要素增補等數據流程[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據提供個性化服務的能力[5],有學者關注通過數據分析、數據挖掘、情景感知來實現圖書館的智慧推薦[6];有學者認為智慧閱讀的實現需要結合讀者信息(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...
隨著信息技術的飛速發展,高校圖書館作為知識服務的重要平臺,傳統服務模式已無法滿足用戶對高效、精細信息的需求,服務模式的升級與轉型已成為必然趨勢。以ChatGPT的人工智能生成內容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)的出現,為高校圖書館的服務創新開辟了全新的路徑。高校圖書館服務模式經歷了從文獻服務到信息服務,再到知識服務,發展到智慧服務的演變。智慧服務作為知識服務的深化與擴展,理念在于激發用戶將知識轉化為智慧的能力,借助大數據分析、人工智能算法、區塊鏈技術、第五代移動通信(5G)以及虛擬現實(VR)等先進的現代信息技術,通過數字化、網絡化及智...
個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行,不僅提升了圖書館資源的運用效率,還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI,個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料,激發智慧圖書館服務實現個性化轉變,同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化,從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展,個性化閱讀推薦系統會愈發智能化,進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力,增強智慧圖書館的文化傳播功效,滿足各用戶的多樣訴求。閱讀軌跡可以同時將中文與英文文獻融合生成新的語義腦圖。浙江智慧導讀平臺在智慧圖書館中,智慧館員必須走在前列,成為圖書館業務的先行者。智慧館員能否科學地配置到合適的工作崗位,對...
智慧導讀面向內外部資源及線上線下資源統一整合、多模態數據有效存儲、數據資源多向調用的需求,遵循數據庫設計塊、智能設施模塊構建基礎設施層。其中,服務器設施模塊敏捷部署各類適用于圖書館數智服務的軟硬件,提供資源并發計算及服務及時響應能力。網絡設施模塊通過實現圖書館內部鏈接及外部跨連的必要通信設備,滿足數據高速傳輸、安全有效保障的網絡服務需要。智能設施模塊綜合應用智能感知、智能管理、智能服務三類設備,構建覆蓋多維交互渠道、提供多類功能的智能設備集群,進而支撐圖書館業務場景精細感知、巨量復雜資源動態調度、智能服務跨域互融。依據實時搜索結果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析,分別生成的中、英文...
數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面,注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘,包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等,添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面,側重開發學術資源數據,包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等,并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如,面向教育數字化轉型的需求,山東大學圖書館構建學術數據服務平臺,打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎,AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感...
目前,國內外圖情領域對AIGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開,多數定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務的研究當前正處于初級階段,仍有較大的研究價值,而專門聚焦AIGC技術應用于閱讀服務的研究較少,更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例...
智慧閱讀服務內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。有關讀物供給智慧化的研究包括移動讀物供給[9]、虛擬現實讀物供給[10-11]及個性化閱讀推薦[12-13]等方面,讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數據等多種形式,如視聽閱讀內容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數據[16]、在線可視化數據[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面,K.LO等探討“人工智能和人機交互的***進展能否為智能、交互式和可訪問的閱讀界面提供動力”[18]。基于眼動追蹤和大語言模型技術的智能AI閱讀助手SARA通過實時提供個性化幫助來增強閱讀體驗[19]。同時,對支持閱讀過程的新技術平臺需求...
智慧圖書館是數字時代圖書館領域的一次**性發展,旨在通過信息技術和AI等,滿足日益增長的數字信息需求和不斷變化的用戶需求。據統計,全球數字數據的產生量已達到每天1.5TB,并以每年20%的速率快速增長。這種大數據環境為用戶提供了前所未有的信息量,也對圖書館的服務模式提出了新的要求。智慧圖書館通過整合數字化資源,包括電子書、學術期刊、多媒體內容等,構建了龐大的信息庫。這些資源的數字化不僅使用戶能夠遠程訪問海量文獻,還通過智能化的搜索和檢索系統,使資源獲取和使用變得更加便捷和高效。此外,智慧圖書館利用AI,采用自然語言處理和機器學習等,分析用戶行為和偏好,為其提供了個性化的閱讀推薦和學術導航,大幅...
智慧圖書館可根據現實需求選擇恰當的推薦算法,且按照用戶反饋開展算法優化,保障推薦的精細行業交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統迭代是個性化閱讀推薦系統持續改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋,對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數據進行分析,即刻調整推薦策略。同時,采用機器學習技術,個性化閱讀推薦系統可不斷修正推薦模型,逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程,智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統,給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務,幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源,進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。數字圖書館的用戶可以通...
閱讀推廣服務是圖書館發揮其社會職能的關鍵環節,對于提升**閱讀素養、營造良好社會文化氛圍具有重要意義。面對讀者日益多樣化的需求,傳統的閱讀推廣方式逐漸顯露出諸多局限性,如推廣內容缺乏精細性、服務模式較為單一、讀者互動體驗不足等。新技術的涌現為突破這些局限帶來了契機。人工智能(artificialintelligence,AI)技術能夠實現對讀者閱讀偏好的精細分析與智能推薦;大數據可助力圖書館***了解讀者行為特征,從而優化服務策略;物聯網則能讓圖書館的各類設備互聯互通,打造更加智能化的閱讀環境。閱讀軌跡可以同時將中文與英文文獻融合生成新的語義腦圖。信息智慧導讀成本智慧導讀面向平臺運行長期穩定、...
學術閱讀具有專業性、持久性和高難度的特點,閱讀過程中會面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等,除了自我控制與管理之外,用戶需要閱讀行為管理服務。比如,上海師范大學開發的論文閱讀系統[51],能助力學生深度閱讀與學習,旨在提高學生的元認知能力。智慧圖書館等學術平臺可記錄、采集、分析用戶在閱讀前、中、后的數據,加強閱讀行為管理服務。在閱讀前,學術用戶可利用AIGC技術生成自己的過往閱讀報告、陪伴式答疑、個性化建議等,明確閱讀方向與目標。比如,科大訊飛與北京師范大學聯合推出“學科潛能和專業興趣雙核測評”,幫助學生了解、認識自己的能力,幫助學生測評在某一方面的水平。在閱讀中,一些學生不了解自己在...
圖書館的發展歷經傳統圖書館、數字圖書館、智慧圖書館三階段,相應的圖書館服務亦經歷文獻服務、信息及知識服務、智能服務三階段。智慧圖書館依托數智技術(主要有大數據、人工智能等)、融合圖書館資源的全流程管理體系,面向用戶多樣化、個性化、專業化需求實現數據資源與數智技術有機整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數智服務(主要分技術服務及公共服務),由此要求圖書館數智服務平臺需具備感知化、泛在化、協同化的特征:感知化是針對特定的應用場景選擇適配的服務方案,通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現服務情境、用戶行為等智能感知;泛在化是基于數智技術打破時間與空間的服務邊界,可跨空間實時提供資源間共享、...
智慧閱讀作為一個學術概念,尚未形成定論。現有研究大多由數字時代閱讀主體的特征和需求出發,延伸到生產工具和生產過程的智慧化。有學者認為智慧閱讀關聯讀者多維、動態、非線性、差異化的閱讀需求,其實現需要借助大數據、人工智能、機器學習、語義出版等工具技術,以及結構化組織、細粒度加工、深度關聯、要素增補等數據流程[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據提供個性化服務的能力[5],有學者關注通過數據分析、數據挖掘、情景感知來實現圖書館的智慧推薦[6];有學者認為智慧閱讀的實現需要結合讀者信息(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...
個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行,不僅提升了圖書館資源的運用效率,還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI,個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料,激發智慧圖書館服務實現個性化轉變,同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化,從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展,個性化閱讀推薦系統會愈發智能化,進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力,增強智慧圖書館的文化傳播功效,滿足各用戶的多樣訴求。智慧圖書館建設關注學生個性化、多元化、 實時化的需求;綜合智慧導讀服務閱讀推廣服務是圖書館發揮其社會職能的關鍵環節,對于提升**閱讀素養、營造良好社會文化氛圍具有重要意義。面...