智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進(jìn)范式統(tǒng)籌推進(jìn)圖書館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù)，鏈接圖書館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構(gòu)原生數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集，利用契合各類數(shù)據(jù)特征的處理方式實(shí)現(xiàn)敏捷化的自動(dòng)數(shù)據(jù)處理；通過(guò)匹配相應(yīng)數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，以實(shí)體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語(yǔ)義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息，由此實(shí)現(xiàn)原生數(shù)據(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化；圖書館業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)整合，按照標(biāo)準(zhǔn)化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù)，挖掘出潛在知識(shí)并發(fā)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)以提煉通用知識(shí)及領(lǐng)域知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。類似于20世紀(jì)80年代中期出現(xiàn)的標(biāo)題新聞。廣東智慧導(dǎo)讀均價(jià)

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)。廣東智慧導(dǎo)讀均價(jià)智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。

圖書館構(gòu)建閱讀推廣智慧服務(wù)體系時(shí)，遵循用戶中心化原則尤為關(guān)鍵。用戶中心化原則強(qiáng)調(diào)將用戶需求和體驗(yàn)置于所有服務(wù)設(shè)計(jì)和實(shí)施的位置，并要求圖書館針對(duì)用戶需求持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化。首先，圖書館要在功能設(shè)計(jì)、服務(wù)流程及內(nèi)容提供等方面，以用戶的實(shí)際體驗(yàn)為依據(jù)精心設(shè)計(jì)服務(wù)，如圖書館網(wǎng)站和在線資源平臺(tái)應(yīng)提供清晰和易操作的界面，確保不同年齡層的用戶均可輕松訪問(wèn)和利用；其次，用戶中心化原則還強(qiáng)調(diào)包容性設(shè)計(jì)的重要性，確保圖書館服務(wù)對(duì)所有用戶開(kāi)放。圖書館應(yīng)對(duì)物理空間開(kāi)展無(wú)障礙改造，對(duì)在線服務(wù)實(shí)行優(yōu)化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應(yīng)利用反饋機(jī)制持續(xù)優(yōu)化服務(wù)。圖書館應(yīng)建立高效的用戶反饋系統(tǒng)，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些反饋調(diào)整服務(wù)內(nèi)容和形式，確保服務(wù)與用戶需求的變化同步更新。總之，用戶中心化原則作為數(shù)智時(shí)代圖書館服務(wù)的重要原則，強(qiáng)調(diào)從用戶需求出發(fā)，通過(guò)科技和創(chuàng)新不斷優(yōu)化服務(wù)流程和內(nèi)容，確保服務(wù)的高效性和可訪問(wèn)性。這種設(shè)計(jì)和實(shí)施策略，標(biāo)志著智慧服務(wù)體系與傳統(tǒng)圖書館服務(wù)模式的根本變革，彰顯了圖書館服務(wù)在現(xiàn)代化進(jìn)程中的重要轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學(xué)術(shù)平臺(tái)底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺(tái)的智慧化程度[45]。一方面，注重加強(qiáng)用戶學(xué)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(shí)長(zhǎng)、閱讀場(chǎng)景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等，添加基本標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽、會(huì)話標(biāo)簽、情景標(biāo)簽、互動(dòng)標(biāo)簽構(gòu)建用戶實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)畫像模型。另一方面，側(cè)重開(kāi)發(fā)學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)，包括細(xì)粒度內(nèi)容資源、個(gè)性化閱讀資源庫(kù)、科研專題資料庫(kù)、課程文獻(xiàn)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(xué)圖書館構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，打造學(xué)者—機(jī)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(huì)實(shí)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。近年來(lái)人工智能生成內(nèi)容（AI-Generated Content，AIGC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破性發(fā)展，逐漸成為 AI 發(fā) 展的關(guān)鍵分支。

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)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，使得人們對(duì)信息的處理、存儲(chǔ)、查詢、利用等有了新的要求。廣東智慧導(dǎo)讀均價(jià)

引導(dǎo)書友去聽(tīng)書，這就是讀書群每周領(lǐng)讀一本書的意義。廣東智慧導(dǎo)讀均價(jià)

閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過(guò)程，學(xué)術(shù)寫作是其中的主要形式之一，是圖書館等閱讀服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容。在數(shù)字環(huán)境下，XLJ等商業(yè)類學(xué)術(shù)平臺(tái)開(kāi)始探索，但仍面臨寫作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過(guò)程程度有待提高等問(wèn)題。AIGC技術(shù)對(duì)于寫作輔導(dǎo)服務(wù)的賦能主要體現(xiàn)在整合數(shù)字筆記內(nèi)容、綜合運(yùn)用所積累知識(shí)生成新的成果、繪制插圖及語(yǔ)言潤(rùn)色等方面。（1）整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識(shí)型文本處理方面，可借鑒AI應(yīng)用文本處理型企業(yè)Mem的做法，即與AIGC結(jié)合，將非結(jié)構(gòu)化的文本自動(dòng)整理成段落、生成文章摘要、生成標(biāo)題。（2）綜合運(yùn)用所積累知識(shí)生成新的成果?？蓞⒖蓟贏I技術(shù)應(yīng)用的Writer公司為用戶提供全流程支持，包括頭腦風(fēng)暴構(gòu)思、生成初稿、樣式編輯、分發(fā)內(nèi)容、復(fù)盤研究等流程的服務(wù)。如中國(guó)知網(wǎng)基于大模型和知識(shí)庫(kù)利用AIGC技術(shù)開(kāi)發(fā)智能寫作平臺(tái)，國(guó)內(nèi)CTXS科研平臺(tái)基于人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提供結(jié)構(gòu)化寫作框架及例句庫(kù)，還提供AI課題羅盤、AI研究選題、智能選刊等多場(chǎng)景的服務(wù)內(nèi)容。（3）繪制插圖及語(yǔ)言潤(rùn)色。在寫作過(guò)程中，可利用GPT工具實(shí)現(xiàn)AI繪圖、AI中文潤(rùn)色、AI英文潤(rùn)色等功能。此外，利用GPT類平臺(tái)可自動(dòng)生成匯報(bào)PPT課件。廣東智慧導(dǎo)讀均價(jià)