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(biāo)準(zhǔn)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(yùn)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(shí)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(biāo)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(biāo)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(jià)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(shí)、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。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點(diǎn)。北京智慧導(dǎo)讀預(yù)算

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進(jìn)一步優(yōu)化移動閱讀、數(shù)字閱讀的外部語義增強(qiáng)環(huán)境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關(guān)鍵信息的甄別與標(biāo)識，還強(qiáng)化語料、引文收集、標(biāo)簽、手繪等數(shù)字筆記和數(shù)字注釋功能，增強(qiáng)用戶描述和記錄文本大意的體驗(yàn)。另一方面，對文獻(xiàn)內(nèi)容的再生產(chǎn)或再創(chuàng)作，提高閱讀效率，降低認(rèn)知負(fù)荷。在海量數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并“理解”內(nèi)容，對某一主題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行自動綜述，提煉文獻(xiàn)的**內(nèi)容，AI生成解讀視頻。同時(shí)，基于語義關(guān)聯(lián)關(guān)系，提供與文獻(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)、代碼、項(xiàng)目、視頻講解等服務(wù)。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關(guān)內(nèi)容，自動實(shí)現(xiàn)知識抽取和關(guān)系揭示。表6列舉了部分學(xué)術(shù)平臺的輔助閱讀服務(wù)內(nèi)容及服務(wù)形式。當(dāng)前的輔助閱讀服務(wù)適用于撰寫文獻(xiàn)綜述的主題文獻(xiàn)閱讀，也適用于學(xué)術(shù)檢索任務(wù)和積累任務(wù)，但仍需要配合人工精讀的方式學(xué)習(xí)特定的方法和理論知識點(diǎn)。一站式智慧導(dǎo)讀用戶體驗(yàn)上海半坡是專門為圖書館提供文獻(xiàn)知識服務(wù)的公司。

信任作為一個重要概念術(shù)語從社會學(xué)、***學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等傳統(tǒng)社會科學(xué)遷移到信息傳播領(lǐng)域。社會學(xué)和***學(xué)領(lǐng)域的信任指向一般性的、穩(wěn)定的、長期的信任，經(jīng)濟(jì)學(xué)和組織行為學(xué)領(lǐng)域的信任通常結(jié)合信任發(fā)生的具體情境來展開，指向的是一種有條件的、有情境的信任，相關(guān)研究為智慧閱讀情境下的用戶信任問題提供基礎(chǔ)概念和研究工具?；ヂ?lián)網(wǎng)的普及改變計(jì)算機(jī)系統(tǒng)形態(tài)—從封閉的、熟識用戶群體的、相對靜態(tài)的形態(tài)，轉(zhuǎn)向開放的、公共可訪問的、動態(tài)協(xié)作的服務(wù)模式，用戶信任問題呈現(xiàn)以下特征。

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實(shí)現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)的自動化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經(jīng)驗(yàn)判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細(xì)性。智慧導(dǎo)讀通過機(jī)器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細(xì)的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因?yàn)橹饔^因素或信息更新的滯后，其推薦精細(xì)度可能受到限制。推薦范圍和實(shí)時(shí)性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新推薦內(nèi)容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時(shí)的閱讀選擇。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數(shù)量和更新速度，無法提供如此***和及時(shí)的推薦。它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。

智慧導(dǎo)讀調(diào)用原生數(shù)據(jù)后依次通過模態(tài)識別、特征提取、融合計(jì)算三階段的數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)原生數(shù)據(jù)向聚焦特定服務(wù)目標(biāo)的融合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，經(jīng)實(shí)體、事件、關(guān)系三種維度的信息抽取，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化綜合信息有序轉(zhuǎn)化，進(jìn)而存儲各類中間數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；調(diào)用中間數(shù)據(jù)后依次通過目標(biāo)設(shè)定、方法模型及工具綜合應(yīng)用、結(jié)果評估三階段的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數(shù)智服務(wù)的多維主題標(biāo)簽及深度數(shù)據(jù)，經(jīng)知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發(fā)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)多維主題標(biāo)簽及深度數(shù)據(jù)向滿足任務(wù)智能決策需要的通用知識及領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化，進(jìn)而存儲各類智慧數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫。文本語義腦圖檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻(xiàn)內(nèi)容特征進(jìn)行單一維度的文獻(xiàn)聚類細(xì)分。哪個智慧導(dǎo)讀費(fèi)用是多少

近幾年出現(xiàn)的一種標(biāo)題形式。北京智慧導(dǎo)讀預(yù)算

讀者面臨信息信任建設(shè)的多重危機(jī)。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數(shù)字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進(jìn)的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數(shù)字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學(xué)者把閱讀任務(wù)分為解釋性、事實(shí)性、探索性等三類，探索用戶在不同任務(wù)情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經(jīng)得起反復(fù)驗(yàn)證的、符合規(guī)模人群特征的實(shí)。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機(jī)器的智能化發(fā)展速度超過人類認(rèn)知進(jìn)化的生物規(guī)律，機(jī)器生成內(nèi)容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，人類辨別AI生成文本的準(zhǔn)確率*有52%，識別AI生成視頻的準(zhǔn)確率*有39%［14］。北京智慧導(dǎo)讀預(yù)算