北京数字图书馆智慧导读

构建知识图谱有自顶向下和自底向上两种方式。前者通常是指基于百科类网站等高质量的结构化数据源，从中提取本体和模式信息后再加入到知识库中，因而适用于那些内容明确、关系清晰的领域知识图谱构建；而后者是指通过借助特定的技术手段从公开采集的数据中提取模式信息，选择其中置信度较高的新模式，经人工审核后再加入到知识库中［2］。目前大部分知识图谱的构建都采用自底向上的方式，其层次架构按照知识获取的过程可分为信息抽取、知识融合和知识加工。数字图书馆可以查询到所需的文献知识。北京数字图书馆智慧导读

阅读作为自主学习中重要的一环，在自主学习中有着不可取代的地位。因此，分析阅读中的行为并提取有效信息进行分析，有助于实现对学生的智能分析，以求实现智慧教育中针对不同的学习者制订与之适应的教学计划，***，智能地为学生定制资源、调整策略，以提升学习效率,提供可行性研究与基础方法探索[2]。但是，目前关于这方面的研究较为稀少。而在目前存在的对于阅读行为的研究中，其更多的是对阅读时人阅读书籍类别等进行研究，关于视线方面的实际研究仍具有极大的意义。怎样智慧导读常见问题大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关 系等隐私数据。

智慧教育是指在教育领域（教育管理、教育教学和教育科研）***深入地运用现代信息技术来促进教育**与发展的过程。其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化，基本特征是开放、共享、交互、协作。以教育信息化促进教育现代化，用信息技术改变传统模式,是提高人类自然智能的系统和过程。祝智庭教授认为智慧教育的本质是培养学生的自主学习能力和创新创造能力,推进信息技术与教育教学深度融合以适应创新时代对创新型人才的需求,其精神内核是伦理道德和价值认同,智慧教育强调文化、认知、体验、行为的整合运用。

信息抽取是指从多源异构的数据源中提取出实体、属性以及实体之间的关系，在此基础上形成本体化的知识表达，它是知识图谱构建技术的关键［1］。早期信息抽取主要是基于预定规则的抽取技术，工作量庞大且*适用于特定的专业领域，后来人们开始尝试使用统计机器学习的方法，通过标注部分数据得到训练集，在此基础上再使用均方根误差算法（rootmeansquarederror,RMSE）或多项式回归算法（polyno⁃mialregression,PR）等有监督学习算法识别命名实体。上海半坡是专门为图书馆提供文献知识服务的公司。

大学生进入高校学习期间不仅学习文化知识更要深入学习相关专业知识，图书馆为培养学生的阅读能力，利用文献服务和信息服务等手段，加强高校图书馆导读服务工作创新的**就是进行知识创新，深入推进知识服务，根据学生专业、兴趣、爱好的不同，有针对性地推荐阅读和个性培养新生阅读的良好习惯，激发阅读兴趣，提升阅读水平，扩展知识视野。图书馆馆员在导读方面多作指导和推荐工作，在引导学生阅读同时，注重对图书内容的阅读，指导打开他们的视野，培养他们的思维能力，增强他们的道德修养、求知欲望、性情修养、文化熏陶等，让他们在图书馆获得学习和专业上的帮助，有效地完成学习任务和专业需求，从中获得灵感，启迪智慧，提高学生的分析鉴赏能力及精神境界。长期以来，高校图书馆导读侧重于指导图书、文献资料的阅读。随着社会发展，高校学生不但注重纸质文献的阅读，更注重电子设备。利用电脑、手机、数据库等信息加强对网络、电子出版读物的阅读引导，满足学生各方面的阅读需求。为了给用户提供针对性的高效知识服务，重点探讨用户阅读行为知识。北京数字图书馆智慧导读

上海半坡的远程访问服务能够促使图书馆现有数字文献馆藏发挥更大的读者服务效益。北京数字图书馆智慧导读

科学技术的发展使人们的思维发生了根本转变，数字图书馆要发展必须接受大数据思维。国外学者在数字图书馆的理念和技术应用方面进行了许多研究，他们借助大数据技术，通过对大学数字图书馆用户的行为深度挖掘，帮助高校对学生阅读行为进行科学分析。在技术方面，研究人员通过将大数据技术与嵌入式技术结合，利用传感器对图书馆系统内的相关数据进行采集，同时，为图书管理员提供了精细的数据信息，方便其进行决策，使图书馆功能性更强，在未来的数字图书馆研究中，许多学者更加注重其与互联网的融合，使数据图书馆更加完善。在国内，对于数字图书馆的研究也取得了许多成果，在发展理念方面，我国学者认为大数据可以促进数字图书馆的数据管理分析和使用的深层次变革，在发展的同时，对图书馆员的综合素质提出了更高的要求。学者分析了大数据环境下数字图书馆面临的问题，提出想防患于未然就必须转变观念，提高知识服务质量，完善图书馆管理系统，加强人员素质的培养。北京数字图书馆智慧导读