近年來人工智能生成內(nèi)容（AI-GeneratedContent，AIGC）技術(shù)實現(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)型帶來契機，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，以其語義理解、多輪對話、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)動力，AIGC技術(shù)勢必將驅(qū)動閱讀服務(wù)的變革，促進智慧圖書館等學(xué)術(shù)平臺的服務(wù)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)平臺是學(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)閱讀平臺尋求和閱讀內(nèi)容，這將會對用戶學(xué)術(shù)積累方式產(chǎn)生影響[3]。上海半坡是專門為圖書館提供文獻知識服務(wù)的公司。圖書館智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)

數(shù)字閱讀平臺成為信息信任問題發(fā)生和解決的集中站。聯(lián)結(jié)技術(shù)和人的智慧閱讀方式由數(shù)字閱讀平臺提供，表現(xiàn)為各種實體或虛擬的閱讀工具。數(shù)字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進搜索和過濾技術(shù)，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗，還需要構(gòu)建在線網(wǎng)絡(luò)，成為分布式內(nèi)容生成和分布式閱讀的集散地。數(shù)字閱讀平臺主導(dǎo)的社會化閱讀成為主流閱讀形態(tài)［15］，讀者虛擬社群與實體社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)重合，引發(fā)關(guān)系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質(zhì)上是952025年第3期總第477期學(xué)研VIEWONPUBLISHING社會學(xué)問題，即人與人之間關(guān)系、人與組織之間關(guān)系的問題，只是因為機器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規(guī)模更大、更復(fù)雜。圖書館智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)知識鏈分析服務(wù)模式是試圖在讀者與文獻數(shù)據(jù)庫之間創(chuàng)新性地介入一個透明的文獻服務(wù)網(wǎng)關(guān)。

基本原則及立體復(fù)合、開放共享等數(shù)據(jù)資源建設(shè)原則，分原生數(shù)據(jù)存儲模塊、中間數(shù)據(jù)存儲模塊、智慧數(shù)據(jù)存儲模塊構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲層。其中，原生數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)庫以存儲用戶數(shù)據(jù)、情境數(shù)據(jù)、態(tài)勢數(shù)據(jù)；構(gòu)建館藏資源庫以存儲文本、音頻、視頻、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)資源；構(gòu)建服務(wù)模型庫以存儲標準化、可重用的功能模型及服務(wù)方案；構(gòu)建數(shù)智技術(shù)庫以存儲技術(shù)方案、應(yīng)用模型、智能工具；構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)庫及日志數(shù)據(jù)庫以存儲架構(gòu)運維相關(guān)軟硬件數(shù)據(jù)；構(gòu)建元數(shù)據(jù)庫以存儲業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、操作元數(shù)據(jù)。中間數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建融合數(shù)據(jù)庫以存儲模態(tài)間關(guān)聯(lián)的融合數(shù)據(jù)；構(gòu)建綜合信息庫以存儲由實體、事件、關(guān)系組合表示的結(jié)構(gòu)化信息。智慧數(shù)據(jù)存儲模塊分別構(gòu)建標簽庫以存儲涉及業(yè)務(wù)場景、館藏資源、數(shù)智技術(shù)等主題的多維度標簽；構(gòu)建深度數(shù)據(jù)庫存儲以圖書館數(shù)智服務(wù)為主題劃分、充分發(fā)掘數(shù)據(jù)潛在價值、很大程度發(fā)揮智慧作用的深度數(shù)據(jù)；構(gòu)建通用知識庫以存儲多行業(yè)領(lǐng)域適用的規(guī)則、事實、知識圖譜；構(gòu)建領(lǐng)域知識庫以存儲服務(wù)特定業(yè)務(wù)場景的集成化知識。

在高職院校智慧圖書館的建設(shè)中，強化館員的技術(shù)能力和技術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)是必不可少的。智慧圖書館依賴于人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，因此館員必須具備一定的技術(shù)能力，包括技術(shù)應(yīng)用研究和創(chuàng)新能力，這對于圖書館的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。提升智慧館員的專業(yè)素養(yǎng)不應(yīng)只關(guān)注設(shè)備的引進，還應(yīng)重視館員的技術(shù)能力和技術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)，只有兩者并重，才能真正推動智慧圖書館的發(fā)展。圖書館應(yīng)在智能智慧社會中找到自己的定位，高職院校應(yīng)督促圖書館館員持續(xù)關(guān)注智慧科技的發(fā)展，跟上時代的步伐，不斷提升專業(yè)素養(yǎng)。
信息社會發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書館服務(wù)模式。面臨挑戰(zhàn)與機遇。

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，以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對用戶數(shù)據(jù)進行深度挖掘。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)。智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段，其建設(shè)和發(fā)展始終以知識服務(wù)為目標。河南提供智慧導(dǎo)讀

根據(jù)讀者檢索時輸入的關(guān)鍵字，給出主題線索詞，為讀者提供發(fā)散性的思維導(dǎo)向。圖書館智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)

數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學(xué)術(shù)平臺底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學(xué)術(shù)閱讀行為數(shù)據(jù)的采集與挖掘，包括閱讀內(nèi)容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構(gòu)建用戶實時動態(tài)畫像模型。另一方面，側(cè)重開發(fā)學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)，包括細粒度內(nèi)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(jù)的關(guān)聯(lián)建設(shè)。例如，面向教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求，山東大學(xué)圖書館構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，打造學(xué)者—機構(gòu)—成果關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)資源[46]。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，AIGC技術(shù)嵌入后將會實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系映射、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)感知與挖掘分析。圖書館智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)