四川信息智慧導讀

數(shù)據資源建設方面。學術平臺底層資源的數(shù)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(shù)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(shù)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(tài)畫像模型。另一方面，側重開發(fā)學術資源數(shù)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(shù)據的關聯(lián)建設。例如，面向教育數(shù)字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數(shù)據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯(lián)的數(shù)據資源[46]。以這些數(shù)據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據關系映射、轉換及數(shù)據感知與挖掘分析。根據讀者檢索時輸入的關鍵字，給出主題線索詞，為讀者提供發(fā)散性的思維導向。四川信息智慧導讀

建立激勵機制可以激發(fā)智慧館員的學習熱情和主動性，這包括為參加培訓和學習的館員報銷相關費用，以及對學習表現(xiàn)優(yōu)異的館員進行評選和表彰。在培訓內容上，不僅要涵蓋圖書情報的專業(yè)知識與技能，還要重視培養(yǎng)專業(yè)精神和職業(yè)道德。培訓方式應根據每個人的學習習慣和興趣點進行個性化定制，以適應不同館員的特點，同時結合工作崗位的具體需求，制訂有針對性的繼續(xù)教育計劃，以實現(xiàn)高效率的學習成果。高職院校需要將智慧圖書館的建設放在重要位置，制定長期規(guī)劃，并建立一個科學合理的培訓體系。在人才引進方面，應特別注重吸引具有博士學位和高級職稱的專業(yè)人員，他們的加入對于智慧圖書館的發(fā)展至關重要，可以參照引進教師的待遇標準，以確保能夠吸引和留住這些高水平的專業(yè)人才。福建智慧導讀咨詢熱線近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現(xiàn)突破性發(fā)展，逐漸成為 AI 發(fā) 展的關鍵分支。

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(jié)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(tǒng)是傳統(tǒng)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(fā)以及元數(shù)據創(chuàng)建和轉換產生影響[32]。

信任作為一個重要概念術語從社會學、***學、經濟學等傳統(tǒng)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(wěn)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(fā)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?；ヂ?lián)網的普及改變計算機系統(tǒng)形態(tài)—從封閉的、熟識用戶群體的、相對靜態(tài)的形態(tài)，轉向開放的、公共可訪問的、動態(tài)協(xié)作的服務模式，用戶信任問題呈現(xiàn)以下特征。而該平臺提供一體化的服務，有參考咨詢服務、交流互動服務等，讀者可以在自主平臺上享受自助便捷化服務。

信息技術是閱讀服務創(chuàng)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(chuàng)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讀內容，這將會對用戶學術積累方式產生影響[3]。國內外新型的學術閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統(tǒng)學術閱讀平臺，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學術平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏，學術閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務輔助解決學術閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。智慧導讀是一種智能化的閱讀方式。河南智慧導讀概況

將更多的學科專業(yè)知識融匯起來，對潛在的相關知識進行有效整合，切實提升圖書館館藏資源價值。四川信息智慧導讀

智慧圖書館可根據現(xiàn)實需求選擇恰當?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開展算法優(yōu)化，保障推薦的精細行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)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(shù)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(tǒng)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(tǒng)，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]。四川信息智慧導讀