广东运营智慧导读

智慧阅读服务内容方面的研究覆盖读物供给智慧化、辅助阅读智慧化和阅读推广智慧化等主题。有关读物供给智慧化的研究包括移动读物供给[9]、虚拟现实读物供给[10-11]及个性化阅读推荐[12-13]等方面，读物涉及文本、视频、音频、图像、数据等多种形式，如视听阅读内容[14]、有声读物[15]、历史人物数据[16]、在线可视化数据[17]等。辅助阅读智慧化研究方面，K.LO等探讨“人工智能和人机交互的***进展能否为智能、交互式和可访问的阅读界面提供动力”[18]。基于眼动追踪和大语言模型技术的智能AI阅读助手SARA通过实时提供个性化帮助来增强阅读体验[19]。同时，对支持阅读过程的新技术平台需求正在增长[18]。有关阅读推广智慧化的研究包含服务流程[20]、模式框架及实践[21]等方面。另外，少数学者调查高校图书馆智能服务水平并分析阻碍因素[22]。智慧导读是一种智能化的阅读方式。广东运营智慧导读

大数据和人工智能技术极大地推动辅助阅读智慧化。如表5所示，一方面，进一步优化移动阅读、数字阅读的外部语义增强环境。除了提供划线、高亮显示、翻译、对比阅读等功能以辅助关键信息的甄别与标识，还强化语料、引文收集、标签、手绘等数字笔记和数字注释功能，增强用户描述和记录文本大意的体验。另一方面，对文献内容的再生产或再创作，提高阅读效率，降低认知负荷。在海量数据中“学习”并“理解”内容，对某一主题的相关文献进行自动综述，提炼文献的**内容，AI生成解读视频。同时，基于语义关联关系，提供与文献相关的数据、代码、项目、视频讲解等服务。在阅读理解过程中，以提问的方式要求GPT类平台自动提炼相关内容，自动实现知识抽取和关系揭示。表6列举了部分学术平台的辅助阅读服务内容及服务形式。当前的辅助阅读服务适用于撰写文献综述的主题文献阅读，也适用于学术检索任务和积累任务，但仍需要配合人工精读的方式学习特定的方法和理论知识点。广东运营智慧导读深入智慧导读，发现智慧的奥秘与魅力所在。

智慧阅读作为一个学术概念，尚未形成定论。现有研究大多由数字时代阅读主体的特征和需求出发，延伸到生产工具和生产过程的智慧化。有学者认为智慧阅读关联读者多维、动态、非线性、差异化的阅读需求，其实现需要借助大数据、人工智能、机器学习、语义出版等工具技术，以及结构化组织、细粒度加工、深度关联、要素增补等数据流程［4］。智慧阅读的初步应用主要在图书馆，有学者认为图书馆的智慧化程度取决于其借助大数据提供个性化服务的能力［5］，有学者关注通过数据分析、数据挖掘、情景感知来实现图书馆的智慧推荐［6］；有学者认为智慧阅读的实现需要结合读者信息（浏览信息、检索信息、收藏信息、订阅信息）和资源使用记录（借阅记录、阅读记录、文献订阅、文献评价）进行资源的智慧推荐［7］。有学者指出机器算法从内容、情境、服务等三方面增强移动用户的智慧体验效果［8］，有学者将智慧阅读关联阅读情绪和感受，认为数字出版叙事朝着动态、多元且充满创意的叙事逻辑发展，使得读者在认知和情感上更具沉浸感［9］。

随着信息技术的飞速发展,高校图书馆作为知识服务的重要平台,传统服务模式已无法满足用户对高效、精细信息的需求,服务模式的升级与转型已成为必然趋势。以ＣｈａｔＧＰＴ的人工智能生成内容(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＡＩＧＣ)的出现,为高校图书馆的服务创新开辟了全新的路径。高校图书馆服务模式经历了从文献服务到信息服务,再到知识服务,发展到智慧服务的演变。智慧服务作为知识服务的深化与扩展,理念在于激发用户将知识转化为智慧的能力,借助大数据分析、人工智能算法、区块链技术、第五代移动通信(５Ｇ)以及虚拟现实(ＶＲ)等先进的现代信息技术,通过数字化、网络化及智能化等手段,对图书馆资源进行数字化管理,为读者提供个性化和智能化的服务,促进图书馆与读者之间的深层次互动交流。智慧导读可以提供多种形式的学习资源，如视频、音频等。

智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法，且按照用户反馈开展算法优化，保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈，对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析，即刻调整推荐策略。同时，采用机器学习技术，个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型，逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程，智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统，给予用户更加个性化的阅读推荐服务，帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源，进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。智慧阅读服务系统与平台方面的研究主要包括 出版与阅读服务系统、图书馆阅读服务系统等。广东运营智慧导读

智慧导读可以让读者更加自主地学习。广东运营智慧导读

智慧数据源于大数据且是大数据的组成部分，具体是利用数智技术有效处理、分析海量多源异构的大型数据集，产生呈现多模态、多粒度、强操作性、精确性、高价值等特征的多源融合数据（即智慧数据），智慧数据经数据消费后与其他多源异构数据共同构成大数据，随着领域应用深化与数智技术发展实现智慧数据迭代。智慧数据由动态化的流通转化过程形成，首先是通过数据采集环节获取由各领域业务活动产生的多源异构、价值密度低的原生数据，其次通过原生数据处理环节产生具备可解释性、开放性、相关性的中间数据，通过中间数据分析环节产生可推理、情境化的智慧数据。智慧数据用于智能完成具体业务领域下的特定任务，具体是将适配各业务场景的多维度标签、目录体系嵌入数智技术赋能的业务流程，智能感知业务需求后动态调用智慧数据以提供规律揭示、问题推理、循证溯源、趋势预测等智能服务，由此实现智慧数据专业化、垂直化的领域精细应用。广东运营智慧导读