信息通信技術(shù)(ICT)作為技術(shù)基座,構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施。技術(shù)哲學(xué)視域下,信息通信技術(shù)不僅改變了信息供需關(guān)系,還重構(gòu)了認(rèn)知?jiǎng)趧?dòng)分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過(guò)濾技術(shù),它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對(duì)讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質(zhì)量很大程度上依賴讀者對(duì)所需信息描述的準(zhǔn)確程度;信息的過(guò)濾則是信息供給方提供的一種服務(wù),它從讀者的歷史行為和數(shù)據(jù)中篩選讀者感興趣的內(nèi)容,**終表現(xiàn)為信息推薦。信息過(guò)濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)圖譜、聚類算法、協(xié)同過(guò)濾、序列推薦、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等。技術(shù)的迭代顯示機(jī)器從服從和執(zhí)行人類指令過(guò)渡到有監(jiān)督的學(xué)習(xí),現(xiàn)在又往無(wú)監(jiān)督的方向演進(jìn)。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費(fèi)者帶來(lái)一定程度的信任剝奪,基于對(duì)信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。為讀者提供更加個(gè)性化的閱讀推薦,幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。廣東智慧導(dǎo)讀聯(lián)系人
個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理,并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽,這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時(shí)間、閱讀難易程度等,從而對(duì)資源進(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請(qǐng)求推薦時(shí),個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時(shí),智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來(lái)調(diào)整資源標(biāo)簽,使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計(jì)智慧圖書館的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)時(shí),推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)顯示,個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%,同時(shí)增加用戶訪問(wèn)圖書館資源的頻率。因此,選擇合適的推薦算法對(duì)提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時(shí)需要考慮多種因素,包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù),從數(shù)百萬(wàn)到數(shù)十億不等,每天生成數(shù)百萬(wàn)事件,這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。哪些智慧導(dǎo)讀采購(gòu)為了給用戶提供針對(duì)性的高效知識(shí)服務(wù),重點(diǎn)探討用戶閱讀行為知識(shí)。
智慧閱讀作為一個(gè)學(xué)術(shù)概念,尚未形成定論?,F(xiàn)有研究大多由數(shù)字時(shí)代閱讀主體的特征和需求出發(fā),延伸到生產(chǎn)工具和生產(chǎn)過(guò)程的智慧化。有學(xué)者認(rèn)為智慧閱讀關(guān)聯(lián)讀者多維、動(dòng)態(tài)、非線性、差異化的閱讀需求,其實(shí)現(xiàn)需要借助大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義出版等工具技術(shù),以及結(jié)構(gòu)化組織、細(xì)粒度加工、深度關(guān)聯(lián)、要素增補(bǔ)等數(shù)據(jù)流程[4]。智慧閱讀的初步應(yīng)用主要在圖書館,有學(xué)者認(rèn)為圖書館的智慧化程度取決于其借助大數(shù)據(jù)提供個(gè)性化服務(wù)的能力[5],有學(xué)者關(guān)注通過(guò)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、情景感知來(lái)實(shí)現(xiàn)圖書館的智慧推薦[6];有學(xué)者認(rèn)為智慧閱讀的實(shí)現(xiàn)需要結(jié)合讀者信息(瀏覽信息、檢索信息、收藏信息、訂閱信息)和資源使用記錄(借閱記錄、閱讀記錄、文獻(xiàn)訂閱、文獻(xiàn)評(píng)價(jià))進(jìn)行資源的智慧推薦[7]。有學(xué)者指出機(jī)器算法從內(nèi)容、情境、服務(wù)等三方面增強(qiáng)移動(dòng)用戶的智慧體驗(yàn)效果[8],有學(xué)者將智慧閱讀關(guān)聯(lián)閱讀情緒和感受,認(rèn)為數(shù)字出版敘事朝著動(dòng)態(tài)、多元且充滿創(chuàng)意的敘事邏輯發(fā)展,使得讀者在認(rèn)知和情感上更具沉浸感[9]。
近年來(lái)人工智能生成內(nèi)容(AI-GeneratedContent,AIGC)技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破性發(fā)展,逐漸成為AI發(fā)展的關(guān)鍵分支。AIGC技術(shù)的迅速發(fā)展為各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)契機(jī),已被引入傳媒、電商、教育、金融、醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域[1]。ChatGPT是AIGC技術(shù)的***應(yīng)用成果[2],掀起了多領(lǐng)域的生成式人工智能熱潮,以其語(yǔ)義理解、多輪對(duì)話、敢于質(zhì)疑等特征引起了學(xué)界和業(yè)界大量研究者的關(guān)注。信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的**驅(qū)動(dòng)力,AIGC技術(shù)勢(shì)必將驅(qū)動(dòng)閱讀服務(wù)的變革,促進(jìn)智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺(tái)的服務(wù)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)平臺(tái)是學(xué)術(shù)用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前,一些學(xué)術(shù)用戶已開始利用新型學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)尋求和閱讀內(nèi)容,這將會(huì)對(duì)用戶學(xué)術(shù)積累方式產(chǎn)生影響[3]。在語(yǔ)義關(guān)聯(lián)矩陣中,選擇任意概念節(jié)點(diǎn)作為興趣點(diǎn)(x),可以找到與該興趣點(diǎn)語(yǔ)義直接關(guān)聯(lián)的概念節(jié)點(diǎn)(y)。
內(nèi)容語(yǔ)義組織方面。利用AIGC技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)館藏學(xué)術(shù)資源、開放獲取學(xué)術(shù)資源等質(zhì)量?jī)?nèi)容的細(xì)粒度加工、對(duì)象化表示,如實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細(xì)粒度內(nèi)容的標(biāo)注,更好地揭示語(yǔ)義知識(shí)內(nèi)容。比如,在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面,建立基于機(jī)器閱讀理解的古文事件抽取算法[44],利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識(shí)。(2)多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識(shí)組織的基礎(chǔ)上,自動(dòng)進(jìn)行主題化、專題化文本分類,自動(dòng)生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求,還可以自動(dòng)生成標(biāo)題、摘要等推廣信息,進(jìn)行個(gè)性化學(xué)術(shù)資源推薦,而且可以預(yù)測(cè)同類用戶的學(xué)術(shù)資源需求。比如,AIGC輔助整理、生成學(xué)習(xí)資料,可以幫助跨專業(yè)的學(xué)生快速了解入門課程和學(xué)習(xí)路徑,打破學(xué)生自身的認(rèn)知邊界。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。哪個(gè)智慧導(dǎo)讀成本
智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。廣東智慧導(dǎo)讀聯(lián)系人
基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,構(gòu)建個(gè)性化的推薦算法模型。這些模型可以根據(jù)用戶的個(gè)人特征和閱讀歷史,預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的內(nèi)容,并生成相應(yīng)的推薦列表。推薦算法模型需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整,以適應(yīng)用戶閱讀行為的變化和新的數(shù)據(jù)輸入。將生成的推薦結(jié)果以合適的方式展示給用戶,如通過(guò)推送通知、郵件、APP界面等方式。同時(shí),根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù),對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化,以提高推薦的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。在整個(gè)過(guò)程中,需要嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī),保護(hù)用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸,確保只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的人員才能訪問(wèn)和使用相關(guān)數(shù)據(jù)。廣東智慧導(dǎo)讀聯(lián)系人