智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评...
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]。大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关系等隐私数据。江苏智慧导读业务流程
基本原则及立体复合、开放共享等数据资源建设原则,分原生数据存储模块、中间数据存储模块、智慧数据存储模块构建数据存储层。其中,原生数据存储模块分别构建业务场景数据库以存储用户数据、情境数据、态势数据;构建馆藏资源库以存储文本、音频、视频、图像等多模态数据资源;构建服务模型库以存储标准化、可重用的功能模型及服务方案;构建数智技术库以存储技术方案、应用模型、智能工具;构建设备状态数据库及日志数据库以存储架构运维相关软硬件数据;构建元数据库以存储业务元数据、技术元数据、操作元数据。中间数据存储模块分别构建融合数据库以存储模态间关联的融合数据;构建综合信息库以存储由实体、事件、关系组合表示的结构化信息。智慧数据存储模块分别构建标签库以存储涉及业务场景、馆藏资源、数智技术等主题的多维度标签;构建深度数据库存储以图书馆数智服务为主题划分、充分发掘数据潜在价值、很大程度发挥智慧作用的深度数据;构建通用知识库以存储多行业领域适用的规则、事实、知识图谱;构建领域知识库以存储服务特定业务场景的集成化知识。参考智慧导读价格上海半坡是专门为图书馆提供文献知识服务的公司。
智慧导读面向数智技术赋能多源异构数据资源有效融合、数智业务实现智慧数据高效流转的需求,遵循业务流程化、业务智能化思想,分数智技术赋能模块、智慧数据流转模块构建业务层。其中,数智技术赋能模块迭代以大数据、人工智能为**的数智技术体系,按照数智服务的技术需要以技术簇为基座划分泛在感知、数据管理、情报服务技术簇,深度赋能以智慧数据流以及融合智慧数据的数智服务,提供聚焦图书馆生态协同应用场景的数据资源价值挖掘、流通转化、创新服务等能力。
在高职院校智慧图书馆的建设中,强化馆员的技术能力和技术素养的培养是必不可少的。智慧图书馆依赖于人工智能、大数据、物联网等信息技术,因此馆员必须具备一定的技术能力,包括技术应用研究和创新能力,这对于图书馆的持续发展至关重要。提升智慧馆员的专业素养不应只关注设备的引进,还应重视馆员的技术能力和技术素养的培养,只有两者并重,才能真正推动智慧图书馆的发展。图书馆应在智能智慧社会中找到自己的定位,高职院校应督促图书馆馆员持续关注智慧科技的发展,跟上时代的步伐,不断提升专业素养。
《智慧导读》是上海半坡网络技术有限公司研制开发的一种主动介入的实时文献内容知识发现服务产品。
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]。上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。品质智慧导读前景
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。江苏智慧导读业务流程
I技术在数字阅读领域的渗透始于对自然语言处理(NLP)、语音交互系统(VUI)、机器学习算法等技术的探究与整合,旨在优化文本分析、情感识别与基础推荐系统的性能,进而提升用户体验、强化内容创作、增强平台的商业盈利能力。具体而言,AI技术通过剖析用户的阅读倾向、行为轨迹及社交网络关联,实现了书籍推荐的个性化定制;同时,语音识别与合成技术的融合,赋予用户以语音指令操控搜索、翻页及阅读节奏的能力,AI朗读功能提供了更为自然的听觉体验。随后,AI技术进一步拓展至内容创作领域,辅助作者架构情节、塑造与自动生成文本,不仅提升了创作效率,亦拓宽了非专业创作者的参与渠道。此外,AI技术的应用还使得数字阅读平台得以依据用户行为与偏好,实施灵活的动态定价策略,并推广订阅制服务模式,提升商业模式的经济效益。在这一演进过程中,移动终端数字阅读逐渐从传统的单一文字传输模式蜕变为集图像、声音和视频于一体的多维度、交互式、个性化综合视听体验。江苏智慧导读业务流程
智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评...
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