圖書館的發(fā)展歷經(jīng)傳統(tǒng)圖書館、數(shù)字圖書館,、智慧圖書館三階段,，相應(yīng)的圖書館服務(wù)亦經(jīng)歷文獻(xiàn)服務(wù)、信息及知識服務(wù),、智能服務(wù)三階段,。智慧圖書館依托數(shù)智技術(shù)（主要有大數(shù)據(jù)、人工智能等）,、融合圖書館資源的全流程管理體系,，面向用戶多樣化、個性化,、專業(yè)化需求實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與數(shù)智技術(shù)有機(jī)整合,、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數(shù)智服務(wù)（主要分技術(shù)服務(wù)及公共服務(wù)），由此要求圖書館數(shù)智服務(wù)平臺需具備感知化,、泛在化,、協(xié)同化的特征：感知化是針對特定的應(yīng)用場景選擇適配的服務(wù)方案，通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現(xiàn)服務(wù)情境,、用戶行為等智能感知,；泛在化是基于數(shù)智技術(shù)打破時間與空間的服務(wù)邊界，可跨空間實時提供資源間共享,、領(lǐng)域間互聯(lián)的多元化,、多層次服務(wù)；協(xié)同化是協(xié)調(diào)圖書館業(yè)務(wù)運(yùn)行涉及的多方主體（社會公眾,、社會機(jī)構(gòu),、圖書館館員等）利益，充分發(fā)揮多方主體智慧實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源,、數(shù)智技術(shù),、實體空間、服務(wù)系統(tǒng)等圖書館要素高效協(xié)同運(yùn)作,。各高校圖 書館應(yīng)加強(qiáng)未來學(xué)習(xí)中心試點建設(shè),，打造高標(biāo)準(zhǔn)智慧 化的學(xué)習(xí)新體系。數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀

智慧導(dǎo)讀面向內(nèi)外部資源及線上線下資源統(tǒng)一整合,、多模態(tài)數(shù)據(jù)有效存儲,、數(shù)據(jù)資源多向調(diào)用的需求，遵循數(shù)據(jù)庫設(shè)計塊,、智能設(shè)施模塊構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施層,。其中，服務(wù)器設(shè)施模塊敏捷部署各類適用于圖書館數(shù)智服務(wù)的軟硬件，提供資源并發(fā)計算及服務(wù)及時響應(yīng)能力,。網(wǎng)絡(luò)設(shè)施模塊通過實現(xiàn)圖書館內(nèi)部鏈接及外部跨連的必要通信設(shè)備，滿足數(shù)據(jù)高速傳輸,、安全有效保障的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需要,。智能設(shè)施模塊綜合應(yīng)用智能感知、智能管理,、智能服務(wù)三類設(shè)備,，構(gòu)建覆蓋多維交互渠道、提供多類功能的智能設(shè)備集群,，進(jìn)而支撐圖書館業(yè)務(wù)場景精細(xì)感知,、巨量復(fù)雜資源動態(tài)調(diào)度、智能服務(wù)跨域互融,。提供智慧導(dǎo)讀平臺而該平臺提供一體化的服務(wù),，有參考咨詢服務(wù)、交流互動服務(wù)等,，讀者可以在自主平臺上享受自助便捷化服務(wù),。

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示,，一方面,，進(jìn)一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強(qiáng)環(huán)境,。除了提供劃線,、高亮顯示、翻譯,、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識,，還強(qiáng)化語料、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,。另一方面,，對文獻(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，對某一主題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行自動綜述,，提煉文獻(xiàn)的**內(nèi)容,，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系,，提供與文獻(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù),、代碼、項目,、視頻講解等服務(wù),。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容,，自動實現(xiàn)知識抽取和關(guān)系揭示,。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺的輔助閱讀服務(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點。

幫助用戶在海量信息中提高學(xué)術(shù)資源尋求效率是圖情領(lǐng)域一直關(guān)注的研究主題,。從研究結(jié)果可以看出,，目前傳統(tǒng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫ScienceDirect提供**文獻(xiàn)的關(guān)聯(lián)信息服務(wù)、Elsevier提供個性化推薦服務(wù),，新型學(xué)術(shù)平臺ConnectedPapers,、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜,、語義分析,、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗,。借力AIGC技術(shù),，面向?qū)W術(shù)用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內(nèi)容語義組織,、多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建及數(shù)據(jù)資源建設(shè)3個方面創(chuàng)新質(zhì)量學(xué)術(shù)資源服務(wù)模式,。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加自主地學(xué)習(xí)。

智慧閱讀服務(wù)內(nèi)容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化,、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題,。有關(guān)讀物供給智慧化的研究包括移動讀物供給[9]、虛擬現(xiàn)實讀物供給[10-11]及個性化閱讀推薦[12-13]等方面,，讀物涉及文本,、視頻、音頻,、圖像,、數(shù)據(jù)等多種形式，如視聽閱讀內(nèi)容[14],、有聲讀物[15],、歷史人物數(shù)據(jù)[16]、在線可視化數(shù)據(jù)[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面,，K.LO等探討“人工智能和人機(jī)交互的***進(jìn)展能否為智能,、交互式和可訪問的閱讀界面提供動力”[18]?；谘蹌幼粉櫤痛笳Z言模型技術(shù)的智能AI閱讀助手SARA通過實時提供個性化幫助來增強(qiáng)閱讀體驗[19],。同時，對支持閱讀過程的新技術(shù)平臺需求正在增長[18],。有關(guān)閱讀推廣智慧化的研究包含服務(wù)流程[20]、模式框架及實踐[21]等方面,。另外,，少數(shù)學(xué)者調(diào)查高校圖書館智能服務(wù)水平并分析阻礙因素[22]。智慧導(dǎo)讀是一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的閱讀輔助工具,，旨在提供個性化,、智能化的閱讀推薦和導(dǎo)讀服務(wù)。品牌智慧導(dǎo)讀特點

知識鏈分析服務(wù)模式是試圖在讀者與文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫之間創(chuàng)新性地介入一個透明的文獻(xiàn)服務(wù)網(wǎng)關(guān),。數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀

首先,，智慧導(dǎo)讀系統(tǒng)會收集用戶在閱讀過程中的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的閱讀時長,、閱讀偏好,、閱讀歷史、點擊行為,、評論反饋等,。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設(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)，對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,。這包括對用戶的閱讀習(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,。同時，通過對用戶數(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)。數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀