語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)作為人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一，可以給用戶提供一個(gè)更加準(zhǔn)確、更加智能的知識(shí)獲取環(huán)境。而知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)基礎(chǔ)，是通向語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的鮮明道路［1］。在智慧學(xué)習(xí)的大環(huán)境下，疊加近年來****的防控需求，在線閱讀已越來越多地成為廣大讀者的優(yōu)先閱讀方式。如果能夠有效獲取讀者的閱讀行為并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜，對(duì)于圖書館而言，可以及時(shí)了解其在閱讀過程中的實(shí)際需求，繼而進(jìn)行針對(duì)性的閱讀指導(dǎo)并為讀者推薦個(gè)性化的閱讀內(nèi)容。結(jié)合大數(shù)據(jù)特征和屬性，從統(tǒng) 計(jì)學(xué)角度界定大數(shù)據(jù)概念，重新審視大數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)工 作思路。江蘇智慧導(dǎo)讀客服電話

沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)與傳統(tǒng)閱讀相結(jié)合，創(chuàng)造出一種更加豐富、生動(dòng)、互動(dòng)的閱讀體驗(yàn)。在實(shí)踐應(yīng)用上具備三個(gè)優(yōu)勢(shì)：（1）通過語(yǔ)音合成技術(shù)將文本轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音，并加入情感色彩和語(yǔ)音音調(diào)的調(diào)節(jié)，引起讀者情感共鳴，深入理解作者意圖；（2）通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，將文本呈現(xiàn)在更加真實(shí)、立體的場(chǎng)景中，增強(qiáng)閱讀的體驗(yàn)感和可視化效果；（3）根據(jù)讀者的個(gè)性化需求和興趣，提供更加智能化的閱讀體驗(yàn)，例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴(kuò)展等。參考智慧導(dǎo)讀收費(fèi)套餐大數(shù)據(jù)時(shí)代，各類數(shù)據(jù)撲面而來，在數(shù)據(jù)的海洋中 人們往往無所適從.

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)過授權(quán)的人員才能訪問和使用相關(guān)數(shù)據(jù)。

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(shù)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(qiáng)操作性、精確性、高價(jià)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(fèi)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(lǐng)域應(yīng)用深化與數(shù)智技術(shù)發(fā)展實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動(dòng)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(lǐng)域業(yè)務(wù)活動(dòng)產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價(jià)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(guān)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(wù)領(lǐng)域下的特定任務(wù)，具體是將適配各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多維度標(biāo)簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術(shù)賦能的業(yè)務(wù)流程，智能感知業(yè)務(wù)需求后動(dòng)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(shì)預(yù)測(cè)等智能服務(wù)，由此實(shí)現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化、垂直化的領(lǐng)域精細(xì)應(yīng)用。所以需要對(duì)用戶閱讀行為信息和知識(shí)進(jìn)行組織，針對(duì)科技文獻(xiàn)資源使用和組織。

生成式AI在生成內(nèi)容的過程中，經(jīng)常會(huì)遇到生成內(nèi)容準(zhǔn)確度不高的問題，包括以下場(chǎng)景：表達(dá)錯(cuò)誤，錯(cuò)別字、病句較多，多有亂碼符號(hào)；邏輯混亂，上下旬沒有銜接，多為拼湊和重復(fù)內(nèi)容；排版混亂，無段落，無標(biāo)點(diǎn)，文章亂碼；圖文不相符，圖片模糊不清，圖片中有不良誘導(dǎo)或蹭流量的內(nèi)容；音畫低質(zhì)，視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉(zhuǎn)，畫面拉長(zhǎng)變形，模糊不清；視頻濾鏡失真，邊框占比大，水印嚴(yán)重遮擋畫面等。因此，圖書館應(yīng)配備專業(yè)人員對(duì)內(nèi)容進(jìn)行訂正調(diào)整，同時(shí)探索關(guān)于AI生成內(nèi)容質(zhì)量評(píng)估的相關(guān)理論，為生成內(nèi)容提供依據(jù)。從數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)分 析技術(shù)、數(shù)據(jù)價(jià)值性等角度闡述基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)務(wù)引擎體系。天津信息智慧導(dǎo)讀

智慧導(dǎo)讀是一種智能化的閱讀方式。江蘇智慧導(dǎo)讀客服電話

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展，人類迎來“全媒體”時(shí)代。全媒體指不同的媒介與運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)通過各種媒體形式，向用戶提供多種不同終端的多元信息接收方式，用戶在信息接收上不再有時(shí)間、空間與方式的隔閡與障礙[1]。閱讀行為亦受到全媒體影響，以紙質(zhì)載體為**的傳統(tǒng)閱讀渠道不再是讀者的***選擇，閱讀過程中的各閱讀階段涌現(xiàn)了許多選擇項(xiàng)。圖書館的閱讀服務(wù)需要跟進(jìn)閱讀行為多渠道選擇的潮流，從閱讀引導(dǎo)、閱讀提供和閱讀互動(dòng)等方面順應(yīng)用戶閱讀行為的發(fā)展，因勢(shì)利導(dǎo)提升內(nèi)容服務(wù)[2]。因而，了解讀者為何會(huì)選擇多種渠道進(jìn)行閱讀、影響讀者選擇多種渠道的因素、這些影響因素之間有怎樣的相互影響，顯得尤為重要。本研究以技術(shù)采納模型為基礎(chǔ)，結(jié)合閱讀動(dòng)機(jī)理論，探討全媒體時(shí)代用戶選擇多渠道閱讀的原因，構(gòu)建閱讀的多渠道選擇模型，并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。江蘇智慧導(dǎo)讀客服電話