隨后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，剔除無(wú)效、錯(cuò)誤或無(wú)關(guān)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(fù)的條目或格式錯(cuò)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(guān)鍵。在數(shù)據(jù)分析階段，通過(guò)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)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(guò)分析用戶的搜索和下載歷史，預(yù)測(cè)其可能感興趣的新書(shū)或主題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正的個(gè)性化推薦。近幾年出現(xiàn)的一種標(biāo)題形式。上海智慧導(dǎo)讀便捷

智慧閱讀服務(wù)內(nèi)容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關(guān)讀物供給智慧化的研究包括移動(dòng)讀物供給[9]、虛擬現(xiàn)實(shí)讀物供給[10-11]及個(gè)性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數(shù)據(jù)等多種形式，如視聽(tīng)閱讀內(nèi)容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數(shù)據(jù)[16]、在線可視化數(shù)據(jù)[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機(jī)交互的***進(jìn)展能否為智能、交互式和可訪問(wèn)的閱讀界面提供動(dòng)力”[18]。基于眼動(dòng)追蹤和大語(yǔ)言模型技術(shù)的智能AI閱讀助手SARA通過(guò)實(shí)時(shí)提供個(gè)性化幫助來(lái)增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)[19]。同時(shí)，對(duì)支持閱讀過(guò)程的新技術(shù)平臺(tái)需求正在增長(zhǎng)[18]。有關(guān)閱讀推廣智慧化的研究包含服務(wù)流程[20]、模式框架及實(shí)踐[21]等方面。另外，少數(shù)學(xué)者調(diào)查高校圖書(shū)館智能服務(wù)水平并分析阻礙因素[22]。綜合智慧導(dǎo)讀費(fèi)用是多少智慧導(dǎo)讀是一種智能化的閱讀方式。

智慧圖書(shū)館可根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求選擇恰當(dāng)?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開(kāi)展算法優(yōu)化，保障推薦的精細(xì)行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵。個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對(duì)推薦結(jié)果的反饋，對(duì)點(diǎn)擊率、借閱率、閱讀時(shí)長(zhǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時(shí)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細(xì)度與個(gè)性化水平。通過(guò)上述流程，智慧圖書(shū)館可設(shè)計(jì)出更加***的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個(gè)性化的閱讀推薦服務(wù)，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書(shū)籍及資源，進(jìn)而提高用戶體驗(yàn)以及智慧圖書(shū)館的服務(wù)水平[5]。

目前，國(guó)內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書(shū)館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開(kāi)，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問(wèn)題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書(shū)館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段，仍有較大的研究?jī)r(jià)值，而專門(mén)聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹(shù)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(shù)對(duì)科研人員的影響及在圖書(shū)館服務(wù)、圖書(shū)館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書(shū)館用戶的科研、教學(xué)、寫(xiě)作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性信息社會(huì)快速發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書(shū)館服務(wù)模式面臨挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

國(guó)內(nèi)外大部分圖書(shū)館使用了初步的AI技術(shù)，主要是智能推薦，智能導(dǎo)航，機(jī)器人（問(wèn)題和回答都是在事先設(shè)置好的范疇內(nèi)），少數(shù)圖書(shū)館用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來(lái)完成一些相關(guān)業(yè)務(wù)展示。但是對(duì)于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領(lǐng)域，很少做過(guò)詳細(xì)的體系框架和模型擴(kuò)展研究。ChatGPT4.0的正式發(fā)布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產(chǎn)品的實(shí)踐應(yīng)用，是人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折性的突破，為圖書(shū)館打造更加豐富的閱讀體驗(yàn)提供了可行性。因此，本文在構(gòu)建AI沉浸閱讀框架基礎(chǔ)上，把現(xiàn)有的AI關(guān)鍵技術(shù)整合在一個(gè)模型之中，采取應(yīng)用場(chǎng)景插件式模塊化組合，可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費(fèi)選擇或添加場(chǎng)景插件，構(gòu)建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。
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)。一站式智慧導(dǎo)讀價(jià)格

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(lái)契機(jī)，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域。上海智慧導(dǎo)讀便捷

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(guò)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(guò)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。上海智慧導(dǎo)讀便捷