智慧导读基本参数
  • 品牌
  • 上海半坡,数字图书馆增值服务,致汇,知识链发现
  • 型号
  • 智慧导读
智慧导读企业商机

信息技术是阅读服务创新的**驱动力,AIGC技术势必将驱动阅读服务的变革,促进智慧图书馆等学术平台的服务创新。学术平台是学术用户明晰并满足阅读需求的重要支撑。目前,一些学术用户已开始利用新型学术阅读平台寻求和阅读内容,这将会对用户学术积累方式产生影响[3]。国内外新型的学术阅读平台包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中国科学院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相较于传统学术阅读平台,它们具有典型的智能化与智慧化阅读功能的特征。但存在一些用户对学术平台新功能与新服务认识不足、使用技能缺乏,学术阅读智慧化需求得不到满足[4],无法借助服务辅助解决学术阅读全过程中所遇到的信息过载、交流不畅及阅读拖延等问题。智慧导读可以让读者更加深入地了解作者的思想和观点。天津智慧导读服务

智慧导读依赖于大数据和机器学习技术,它通过对用户阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据进行深度分析和挖掘,为用户推荐个性化的阅读内容。这种方式实现了对用户数据的自动化处理和高效利用。而传统的书籍推荐方式往往基于编辑或销售人员的经验判断、**或**榜单等,这种方式虽然有其合理性,但可能缺乏足够的个性化和精细性。智慧导读通过机器学习和算法优化,能够持续学习和适应用户的阅读行为变化,从而提供越来越精细的推荐。而传统的推荐方式可能因为主观因素或信息更新的滞后,其推荐精细度可能受到限制。推荐范围和实时性:智慧导读可以涵盖海量的书籍资源,并根据实时数据更新推荐内容,使得用户能够接触到更多元、更及时的阅读选择。传统的推荐方式则可能受限于推荐源的数量和更新速度,无法提供如此***和及时的推荐。一站式智慧导读随着计算机技术的迅猛发展,使得人们对信息的处理、存储、查询、利用等有了新的要求。

阅读应用作为学术阅读输出的重要过程,学术写作是其中的主要形式之一,是图书馆等阅读服务机构的服务内容。在数字环境下,XLJ等商业类学术平台开始探索,但仍面临写作辅导程度不深、融入科学研究全过程程度有待提高等问题。AIGC技术对于写作辅导服务的赋能主要体现在整合数字笔记内容、综合运用所积累知识生成新的成果、绘制插图及语言润色等方面。(1)整合数字笔记内容。在知识型文本处理方面,可借鉴AI应用文本处理型企业Mem的做法,即与AIGC结合,将非结构化的文本自动整理成段落、生成文章摘要、生成标题。(2)综合运用所积累知识生成新的成果。可参考基于AI技术应用的Writer公司为用户提供全流程支持,包括头脑风暴构思、生成初稿、样式编辑、分发内容、复盘研究等流程的服务。如中国知网基于大模型和知识库利用AIGC技术开发智能写作平台,国内CTXS科研平台基于人工智能模型和大数据分析技术,提供结构化写作框架及例句库,还提供AI课题罗盘、AI研究选题、智能选刊等多场景的服务内容。(3)绘制插图及语言润色。在写作过程中,可利用GPT工具实现AI绘图、AI中文润色、AI英文润色等功能。此外,利用GPT类平台可自动生成汇报PPT课件。

基于数据分析的结果,构建个性化的推荐算法模型。这些模型可以根据用户的个人特征和阅读历史,预测用户可能感兴趣的内容,并生成相应的推荐列表。推荐算法模型需要不断地进行优化和调整,以适应用户阅读行为的变化和新的数据输入。将生成的推荐结果以合适的方式展示给用户,如通过推送通知、邮件、APP界面等方式。同时,根据用户的反馈和行为数据,对推荐结果进行实时调整和优化,以提高推荐的准确性和用户满意度。在整个过程中,需要严格遵守相关法律法规,保护用户的隐私和数据安全。对用户数据进行加密存储和传输,确保只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据。智慧图书馆作为图书馆事业发展的新阶段,其建设和发展始终以知识服务为目标。

在强大的计算能力和海量数据支撑下,当前AIGC技术的内容创作效率已经超越人类。例如,在传统的公共图书馆绘画活动中,参与者创作一个复杂作品往往需要数小时,而通过使用绘图应用,参与者*需输入提示文本,不到一分钟便能生成一张精美的作品草图。展望未来,在AIGC技术的辅助下,内容创作相关行业的生产效率必将得到更加的提升。尽管AIGC技术带来了诸多便利,但公共图书馆从业人员也应认识到在其研发和应用过程中面临的诸多挑战。。AIGC 技术的迅速发展为各行各业的 数字化转型带来契机,已被引入传媒、电商、教育、 金融、医疗等行业领域。北京智慧导读互惠互利

智慧导读可以让读者更加高效地掌握知识。天津智慧导读服务

数据资源建设方面。学术平台底层资源的数据化程度决定平台的智慧化程度[45]。一方面,注重加强用户学术阅读行为数据的采集与挖掘,包括阅读内容偏好、阅读时长、阅读场景、阅读情绪、阅读心理、社交数据等,添加基本标签、偏好标签、会话标签、情景标签、互动标签构建用户实时动态画像模型。另一方面,侧重开发学术资源数据,包括细粒度内容资源、个性化阅读资源库、科研专题资料库、课程文献中心等,并做好与用户阅读行为数据的关联建设。例如,面向教育数字化转型的需求,山东大学图书馆构建学术数据服务平台,打造学者—机构—成果关联的数据资源[46]。以这些数据为基础,AIGC技术嵌入后将会实现多模态数据关系映射、转换及数据感知与挖掘分析。天津智慧导读服务

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