智慧導讀調用原生數據后依次通過模態識別、特征提取、融合計算三階段的數據融合，實現多模態原生數據向聚焦特定服務目標的融合數據轉化，經實體、事件、關系三種維度的信息抽取，實現融合數據向結構化綜合信息有序轉化，進而存儲各類中間數據于相應數據庫；調用中間數據后依次通過目標設定、方法模型及工具綜合應用、結果評估三階段的數據分析，實現數據價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數智服務的多維主題標簽及深度數據，經知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發現，實現多維主題標簽及深度數據向滿足任務智能決策需要的通用知識及領域知識轉化，進而存儲各類智慧數據于相應數據庫。《智慧導讀》是上海半坡網絡技術有限公司研制開發的一種主動介入的實時文獻內容知識發現服務產品。遼寧智慧導讀優勢

目前智慧閱讀服務的研究成果主要集中在服務系統、服務內容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術的不斷迭代，閱讀服務面臨前所未有的機遇與挑戰，當前學術閱讀智慧化服務存在哪些問題？如何依托AIGC技術賦能實現服務優化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學界尚缺少聚焦學術閱讀智慧化服務領域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內容分析法剖析目前國內外典型學術平臺的智慧閱讀服務現狀，總結存在問題，并探索AIGC技術賦能改進圖書館學術閱讀智慧化服務的路徑。遼寧智慧導讀優勢智慧導讀是一種基于人工智能和大數據技術的閱讀輔助工具，旨在提供個性化、智能化的閱讀推薦和導讀服務。

數智時代，圖書館應引入人工智能技術來實現個性化閱讀服務。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習慣、搜索歷史和互動反饋等數據。圖書館可以利用數據挖掘技術，如聚類分析和關聯規則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關注度；其次，依托于這些數據，圖書館可運用人工智能系統，采用協同過濾和內容基推薦的機器學習算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術，開發智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應的信息服務，如解答關于藏書的問題，協助預約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務更便捷、更貼心。此外，通過深度學習技術，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術，可以自動識別書籍內容分類，并分析用戶生成的內容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續更新和維護技術，尤其要定期訓練機器學習模型，以確保系統與用戶行為變化同步。

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、網絡化及智能化等手段,對圖書館資源進行數字化管理,為讀者提供個性化和智能化的服務,促進圖書館與讀者之間的深層次互動交流。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。

圖書館數智服務是智慧圖書館的**業務，亦是圖書館智能服務的前沿熱點。圖書館數智服務的相關理論研究尚少，主要研究智能服務的模式應用、技術融合、體系構建、系統及平臺搭建，而數智服務的定義、特征等內涵研究匱乏。智慧數據是數據科學的前沿概念，亦是數智時代數據資源的高級組織形式。智慧數據的現有研究主要研究其定義及特征，聚焦情報學領域研究智慧數據服務模式、體系。智慧數據內涵多樣但尚未統一，有研究將其分為價值、結構、過程三類視角，其中過程視角下智慧數據由演化路徑形成的觀點被***接受。智慧導讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。信息智慧導讀業務流程

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。遼寧智慧導讀優勢

個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調整資源標簽，使推薦精細水平提升。在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務質量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數據的類型和規模、系統的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規模數據。遼寧智慧導讀優勢