智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分，具體是利用數(shù)智技術有效處理、分析海量多源異構(gòu)的大型數(shù)據(jù)集，產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數(shù)據(jù)（即智慧數(shù)據(jù)），智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費后與其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成大數(shù)據(jù)，隨著領域應用深化與數(shù)智技術發(fā)展實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過程形成，首先是通過數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領域業(yè)務活動產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價值密度低的原生數(shù)據(jù)，其次通過原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數(shù)據(jù)，通過中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理、情境化的智慧數(shù)據(jù)。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務領域下的特定任務，具體是將適配各業(yè)務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術賦能的業(yè)務流程，智能感知業(yè)務需求后動態(tài)調(diào)用智慧數(shù)據(jù)以提供規(guī)律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務，由此實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化、垂直化的領域精細應用。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務。運營智慧導讀數(shù)據(jù)分析

目前智慧閱讀服務的研究成果主要集中在服務系統(tǒng)、服務內(nèi)容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術的不斷迭代，閱讀服務面臨前所未有的機遇與挑戰(zhàn)，當前學術閱讀智慧化服務存在哪些問題？如何依托AIGC技術賦能實現(xiàn)服務優(yōu)化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學界尚缺少聚焦學術閱讀智慧化服務領域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內(nèi)容分析法剖析目前國內(nèi)外典型學術平臺的智慧閱讀服務現(xiàn)狀，總結(jié)存在問題，并探索AIGC技術賦能改進圖書館學術閱讀智慧化服務的路徑。網(wǎng)絡智慧導讀概況閱讀軌跡可以同時將中文與英文文獻融合生成新的語義腦圖。

信息通信技術（ICT）作為技術基座，構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎設施。技術哲學視域下，信息通信技術不僅改變了信息供需關系，還重構(gòu)了認知勞動分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術對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所需信息描述的準確程度；信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務，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。信息過濾的技術包括數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、聚類算法、協(xié)同過濾、序列推薦、機器學習、深度學習、復雜網(wǎng)絡等。技術的迭代顯示機器從服從和執(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學習，現(xiàn)在又往無監(jiān)督的方向演進。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費者帶來一定程度的信任剝奪，基于對信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。

信息技術是閱讀服務創(chuàng)新的**驅(qū)動力，AIGC技術勢必將驅(qū)動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館等學術平臺的服務創(chuàng)新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內(nèi)容，這將會對用戶學術積累方式產(chǎn)生影響[3]。國內(nèi)外新型的學術閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統(tǒng)學術閱讀平臺，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學術平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏，學術閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務輔助解決學術閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。現(xiàn)在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。

基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，構(gòu)建個性化的推薦算法模型。這些模型可以根據(jù)用戶的個人特征和閱讀歷史，預測用戶可能感興趣的內(nèi)容，并生成相應的推薦列表。推薦算法模型需要不斷地進行優(yōu)化和調(diào)整，以適應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，如通過推送通知、郵件、APP界面等方式。同時，根據(jù)用戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，對推薦結(jié)果進行實時調(diào)整和優(yōu)化，以提高推薦的準確性和用戶滿意度。在整個過程中，需要嚴格遵守相關法律法規(guī)，保護用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。對用戶數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問和使用相關數(shù)據(jù)。為了給用戶提供針對性的高效知識服務，重點探討用戶閱讀行為知識。運營智慧導讀均價

上海半坡的遠程訪問服務能夠促使圖書館現(xiàn)有數(shù)字文獻館藏發(fā)揮更大的讀者服務效益。運營智慧導讀數(shù)據(jù)分析

隨后進行數(shù)據(jù)清洗，剔除無效、錯誤或無關數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數(shù)據(jù)都需要清理。清洗后的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為適合分析的格式或結(jié)構(gòu)，如分類數(shù)據(jù)編碼、連續(xù)變量規(guī)范化等。這是確保數(shù)據(jù)被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過應用統(tǒng)計分析、機器學習算法等，從數(shù)據(jù)中挖掘用戶的興趣和行為模式。例如，通過分析用戶的搜索和下載歷史，預測其可能感興趣的新書或主題，進而實現(xiàn)真正的個性化推薦。運營智慧導讀數(shù)據(jù)分析