AIGC技術的基礎在于構建基于自然語言處理的預訓練模型，并結合先進的生成算法與多模態技術，開發出能夠自動生成豐富內容的產品。其基本特征在于利用海量數據和智能化的內容組織來推動內容的生產。AIGC技術生成的內容有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式，與公共圖書館為讀者提供的服務資源高度契合。將AIGC技術引入讀者服務，尤其是閱讀推廣活動中，將為公共圖書館活動策劃和實施帶來別樣的體驗。傳統的公共圖書館閱讀推廣活動通常以內容策劃為基礎，涵蓋文本為主的親子閱讀和朗誦，圖文為主的書法和繪畫，以及各類音視頻創意征集活動等。隨著時間推移，這些活動逐漸顯露出同質化嚴重、創新性不足等問題。公共圖書館閱讀推廣服務具有商家對顧客（BusinesstoConsumer，B2C）屬性，而個性化服務在多個B2C行業中已被證明具有明顯優勢。例如，抖音、小紅書等平臺為大眾提供個性化視頻推薦，逐漸取代傳統短視頻平臺。隨著AIGC技術的迅猛發展，公共圖書館閱讀推廣活動迎來了實現更多個性化服務的機遇。依據實時搜索結果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、英文聯想關聯矩陣，即語義腦圖。哪個智慧導讀互惠互利

圖書館構建閱讀推廣智慧服務體系時，遵循用戶中心化原則尤為關鍵。用戶中心化原則強調將用戶需求和體驗置于所有服務設計和實施的位置，并要求圖書館針對用戶需求持續創新和優化。首先，圖書館要在功能設計、服務流程及內容提供等方面，以用戶的實際體驗為依據精心設計服務，如圖書館網站和在線資源平臺應提供清晰和易操作的界面，確保不同年齡層的用戶均可輕松訪問和利用；其次，用戶中心化原則還強調包容性設計的重要性，確保圖書館服務對所有用戶開放。圖書館應對物理空間開展無障礙改造，對在線服務實行優化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應利用反饋機制持續優化服務。圖書館應建立高效的用戶反饋系統，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度數據，并根據這些反饋調整服務內容和形式，確保服務與用戶需求的變化同步更新。總之，用戶中心化原則作為數智時代圖書館服務的重要原則，強調從用戶需求出發，通過科技和創新不斷優化服務流程和內容，確保服務的高效性和可訪問性。這種設計和實施策略，標志著智慧服務體系與傳統圖書館服務模式的根本變革，彰顯了圖書館服務在現代化進程中的重要轉變。參考智慧導讀平臺所謂智慧，包括兩個層面：一是人的上升到思維方法意義上的理性的狡黠，它是人認識事物的特殊眼光和視角。

智慧導讀是基于人工智能技術的原理，通過運用大數據和機器學習等技術手段，對用戶的閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深入分析和挖掘，建立相應的推薦算法模型，從而為用戶提供個性化的閱讀推薦服務。智慧導讀會根據用戶的閱讀習慣和興趣偏好，自動分析并推薦符合用戶需求的文章、新聞、書籍等內容。這種個性化推薦不僅能夠幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內容，提高閱讀效率，同時也能夠增強用戶的閱讀體驗，提升用戶的滿意度和忠誠度。

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應用的重要領域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優化個性化閱讀推薦系統，提高推薦準確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態變化的，定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調整資源和服務策略。例如，當某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當某一話題或領域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優化智慧圖書館的網站和用戶界面設計。通過分析用戶在網站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識別出用戶體驗中的痛點和改進機會。例如，如果發現用戶在使用搜索功能時放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優化，以提供更相關的搜索結果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當前的需求，還可以預見未來的變化，確保服務的持續有效性和相關性[3]。近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現突破性發展，逐漸成為 AI 發 展的關鍵分支。

圖書館數智服務是智慧圖書館的**業務，亦是圖書館智能服務的前沿熱點。圖書館數智服務的相關理論研究尚少，主要研究智能服務的模式應用、技術融合、體系構建、系統及平臺搭建，而數智服務的定義、特征等內涵研究匱乏。智慧數據是數據科學的前沿概念，亦是數智時代數據資源的高級組織形式。智慧數據的現有研究主要研究其定義及特征，聚焦情報學領域研究智慧數據服務模式、體系。智慧數據內涵多樣但尚未統一，有研究將其分為價值、結構、過程三類視角，其中過程視角下智慧數據由演化路徑形成的觀點被***接受。深入智慧導讀，發現智慧的奧秘與魅力所在。信息智慧導讀包括什么

在語義關聯矩陣中，選擇任意概念節點作為興趣點(x)，可以找到與該興趣點語義直接關聯的概念節點(y)。哪個智慧導讀互惠互利

隨后進行數據清洗，剔除無效、錯誤或無關數據，保證數據質量。例如，異常的用戶行為記錄、重復的條目或格式錯誤的數據都需要清理。清洗后的數據需要轉換為適合分析的格式或結構，如分類數據編碼、連續變量規范化等。這是確保數據被分析工具正確理解和處理的關鍵。在數據分析階段，通過應用統計分析、機器學習算法等，從數據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，進而實現真正的個性化推薦。哪個智慧導讀互惠互利