面向數(shù)智環(huán)境下圖書館數(shù)智服務(wù)的全要素精細感知、復(fù)雜資源有效融合、多服務(wù)高效協(xié)同等需求，結(jié)合IT規(guī)劃參考模型，系統(tǒng)分析智慧圖書館的前沿研究與實踐，充分融合智慧數(shù)據(jù)的演進范式及迭代模式，以數(shù)據(jù)治理體系為基礎(chǔ)、數(shù)智技術(shù)體系為賦能智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化過程及圖書館數(shù)智服務(wù)流程，通過層次化、模塊化、組件化的方式，分人機交互層、數(shù)智服務(wù)層、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)存儲層、標準規(guī)范層、基礎(chǔ)設(shè)施層構(gòu)建融合智慧數(shù)據(jù)的圖書館數(shù)智服務(wù)平臺。AIGC 技術(shù)的迅速發(fā)展為各行各業(yè)的 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來契機，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域。智慧導(dǎo)讀咨詢熱線

內(nèi)容語義組織方面。利用AIGC技術(shù)進一步加強館藏學術(shù)資源、開放獲取學術(shù)資源等質(zhì)量內(nèi)容的細粒度加工、對象化表示，如實現(xiàn)對學術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細粒度內(nèi)容的標注，更好地揭示語義知識內(nèi)容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識。（2）多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識組織的基礎(chǔ)上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容，實現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語義關(guān)聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題、摘要等推廣信息，進行個性化學術(shù)資源推薦，而且可以預(yù)測同類用戶的學術(shù)資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學習資料，可以幫助跨專業(yè)的學生快速了解入門課程和學習路徑，打破學生自身的認知邊界。江蘇智慧導(dǎo)讀價格信息智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加自主地學習。

圖書館數(shù)智服務(wù)是智慧圖書館的**業(yè)務(wù)，亦是圖書館智能服務(wù)的前沿熱點。圖書館數(shù)智服務(wù)的相關(guān)理論研究尚少，主要研究智能服務(wù)的模式應(yīng)用、技術(shù)融合、體系構(gòu)建、系統(tǒng)及平臺搭建，而數(shù)智服務(wù)的定義、特征等內(nèi)涵研究匱乏。智慧數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學的前沿概念，亦是數(shù)智時代數(shù)據(jù)資源的高級組織形式。智慧數(shù)據(jù)的現(xiàn)有研究主要研究其定義及特征，聚焦情報學領(lǐng)域研究智慧數(shù)據(jù)服務(wù)模式、體系。智慧數(shù)據(jù)內(nèi)涵多樣但尚未統(tǒng)一，有研究將其分為價值、結(jié)構(gòu)、過程三類視角，其中過程視角下智慧數(shù)據(jù)由演化路徑形成的觀點被***接受。

閱讀理解能力直接關(guān)系到學術(shù)閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經(jīng)科學視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學習建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺數(shù)量仍較少，作為學術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識存儲訓(xùn)練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。信息社會快速發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學習方式 和圖書館服務(wù)模式面臨挑戰(zhàn)與機遇。

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。智慧閱讀服務(wù)是在新一代信息技術(shù)支持下，賦予系統(tǒng)或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能，并與服務(wù)人員、用戶交互，實現(xiàn)快速、精細和個性化的閱讀服務(wù)[5]。研究者對智慧閱讀服務(wù)的分析通常根據(jù)服務(wù)構(gòu)成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務(wù)系統(tǒng)、圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)等。已有研究表明，基于人工智能的英語多模式在線閱讀平臺能有效提高學生的英語成績[6]?；谟脩舢嬒駱?gòu)建智慧閱讀推薦系統(tǒng)是圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)的重要研究領(lǐng)域，從而為解決多樣化需求與無差別推薦之間的矛盾提供思路[7]。楊新涯等對重慶大學京東閱讀平臺的用戶數(shù)字閱讀行為數(shù)據(jù)展開研究[8]，依據(jù)大量精細數(shù)據(jù)分析為個性化推薦提供保障。上海半坡的數(shù)字圖書館為授權(quán)讀者提供遠程文獻閱讀和移動閱讀服務(wù)。江蘇智慧導(dǎo)讀價格信息

智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段，其建設(shè)和發(fā)展始終以知識服務(wù)為目標。智慧導(dǎo)讀咨詢熱線

數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學術(shù)平臺底層資源的數(shù)據(jù)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(shù)閱讀行為數(shù)據(jù)的采集與挖掘，包括閱讀內(nèi)容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構(gòu)建用戶實時動態(tài)畫像模型。另一方面，側(cè)重開發(fā)學術(shù)資源數(shù)據(jù)，包括細粒度內(nèi)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(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)建設(shè)。例如，面向教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，山東大學圖書館構(gòu)建學術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，打造學者—機構(gòu)—成果關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)資源[46]。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，AIGC技術(shù)嵌入后將會實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系映射、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)感知與挖掘分析。智慧導(dǎo)讀咨詢熱線