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)需要轉換為適合分析的格式或結構，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。智慧導讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據(jù)時間排序的歷史記錄。四川品質智慧導讀

在強大的計算能力和海量數(shù)據(jù)支撐下，當前AIGC技術的內容創(chuàng)作效率已經(jīng)超越人類。例如，在傳統(tǒng)的公共圖書館繪畫活動中，參與者創(chuàng)作一個復雜作品往往需要數(shù)小時，而通過使用繪圖應用，參與者*需輸入提示文本，不到一分鐘便能生成一張精美的作品草圖。展望未來，在AIGC技術的輔助下，內容創(chuàng)作相關行業(yè)的生產(chǎn)效率必將得到更加的提升。盡管AIGC技術帶來了諸多便利，但公共圖書館從業(yè)人員也應認識到在其研發(fā)和應用過程中面臨的諸多挑戰(zhàn)。。信息智慧導讀包括什么依據(jù)實時搜索結果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析，分別生成的中、英文聯(lián)想關聯(lián)矩陣，即語義腦圖。

目前，國內外圖情領域對AIGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開，多數(shù)定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務的研究當前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，而專門聚焦AIGC技術應用于閱讀服務的研究較少，更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例，探討在文章各部分應用ChatGPT的適應性及限制性

美國開放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)發(fā)布的大型語言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成為全球的焦點,ＣｈａｔＧＰＴ將人機對話推向全新的高度,其強大功能和火爆熱度將ＡＩＧＣ推向令人矚目的位置。騰訊研究院發(fā)布的?２０２３年ＡＩＧＣ發(fā)展趨勢報告?顯示,ＡＩＧＣ技術有望成為新型內容生產(chǎn)基礎設施,能夠塑造數(shù)字內容生產(chǎn)與交互新范式,持續(xù)推進數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。ＡＩＧＣ技術能夠基于人工智能算法和海量訓練數(shù)據(jù),通過模型的學習和優(yōu)化,自動生成文本、圖像、音頻和視頻等形式的數(shù)字內容,為用戶提供更加個性化、智能化的服務。因此,研究ＡＩＧＣ在高校圖書館智慧服務中的應用具有重要的理論價值和實踐意義。智慧導讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。

智慧導讀是一種利用人工智能技術進行個性化閱讀推薦的服務。它基于用戶的興趣、閱讀習慣和歷史記錄等信息，自動分析并推薦符合用戶興趣的文章、新聞、書籍等內容，幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內容。智慧導讀的實現(xiàn)離不開大數(shù)據(jù)和機器學習技術，它需要對用戶的數(shù)據(jù)進行深入的分析和挖掘，并建立相應的推薦算法模型，才能提供準確、實用的推薦服務。在教育領域，智慧導讀也發(fā)揮著重要的作用。例如，在激發(fā)學生的閱讀興趣方面，智慧導讀可以根據(jù)學生的年齡階段和心理狀態(tài)，提供具有吸引力的插圖或兒歌因素的讀物，以激發(fā)學生的閱讀興趣。同時，通過影視動畫、電影等多媒體形式，也可以幫助學生更加簡單地理解書中的內容，增強書本的吸引力?？偟膩碚f，智慧導讀以其個性化和智能化的特點，為用戶提供了更加便捷、高效的閱讀體驗，同時也為教育領域注入了新的活力和創(chuàng)新。近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現(xiàn)突破性發(fā)展，逐漸成為 AI 發(fā) 展的關鍵分支。咨詢智慧導讀系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館應該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習慣和社會關系等隱私數(shù)據(jù)。四川品質智慧導讀

首先，智慧導讀系統(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、重復或無效信息，因此需要進行數(shù)據(jù)清洗和預處理。這一步包括去除重復數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉換數(shù)據(jù)格式等操作，以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機器學習和數(shù)據(jù)分析技術，對用戶數(shù)據(jù)進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、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)。四川品質智慧導讀