AI赋能哲学社会科学研究、传播及评价

人工智能正在改变整个人类社会,丰富人们的文化生活,促进科技创新与发展,是各行各业“新质化”的促进剂。人工智能可为哲学社会科学提供高效的研究工具和研究场景,将深刻影响哲学社会科学研究、传播及评价的方方面面。加速人工智能在哲学社会科学研究、传播及评价领域的深入应用,提升哲学社会科学研究效率,促进哲学社会科学的创新与发展,构建自主知识体系,是当下哲学社会科学工作者的重要使命。为推进AI赋能哲学社会科学(AI4SS),2024年9月28日,由西华大学、四川省社会科学学术期刊协会主办,西华大学学术期刊部、四川省社会科学重点研究基地四川学术成果分析与应用研究中心承办的“AI赋能社科研究与评价天府论坛”在西华大学举行。来自南京大学、中国人民大学、四川大学等高校与科研机构的20位专家学者,从不同学科、研究领域出发,就人工智能赋能哲学社会科学研究、传播及评价进行了深入交流。文章为20位专家学者在论坛上所作报告的主要观点。这些报告议题包括AI赋能人文社科研究方法的变革,法学、教育学、经济学、图书情报学、新闻传播等社会学科视域下的人工智能,AI辅助社会科学研究的学术伦理,人工智能在医疗健康、大宗商品价格风险监测、大学生高阶思维能力培养等方面的应用,AI赋能学术期刊出版与传播,AI赋能哲学社会科学评价新模式、新平台、新场景,等等。这些议题共同描绘了一个由AI技术驱动的多学科融合与创新的新时代。

人工智能驱动档案数据智治探索——基于智慧医疗档案管理“提智增效”的考察

在数字化、网络化日益普及的今天,档案数据已不再是孤立、静态的信息孤岛,而是需要与其他数据资源进行整合、关联和共享的重要资产。本研究将关注人工智能技术在实现医疗档案数据与其他数据资源的互联互通、共建共享方面的作用和价值,探索构建基于人工智能的档案数据智治新模式。对人工智能在档案数据管理和应用中可能带来的挑战和风险进行深入剖析,并提出相应的应对策略和解决方案。

基于生成式人工智能的智能图书馆服务创新与风险规避

[目的/意义]随着信息技术的快速发展,图书馆服务迎来了深刻的变革,生成式人工智能(Generative AI)的崛起为智能图书馆提供了全新的服务创新机遇,但也伴随着风险。研究生成式人工智能在智能图书馆中的应用方式及其带来的潜在风险,有助于推进智能图书馆的可持续发展。[方法/过程]本研究通过对生成式人工智能在智能图书馆个性化推荐、智能问答、自动摘要等方面的应用现状进行系统梳理,分析其技术在提升用户体验、服务效率中的优势及应用方式。同时,本研究也深入探讨了生成式人工智能在图书馆服务中的技术风险、伦理风险和管理风险,并基于已有研究成果提出多维度的风险规避策略。[结果/结论]研究发现,生成式人工智能在提升图书馆服务质量与用户体验方面具有显著效果,但同时面临数据安全、模型偏差、伦理道德等多重挑战。为此,本研究提出了风险规避措施,包括加强数据安全与隐私保护、提升模型透明度、确保系统稳定性及制定并遵守伦理准则等,以保障生成式人工智能在图书馆中的安全、可靠应用。随着技术的持续发展,其在智能图书馆中的应用将进一步深化,推动图书馆服务的创新和升级。

人工智能背景下医学智慧图书馆建设动因分析与理念创新

基于“人工智能”背景,运用STEEP模型,分别从社会因素、技术因素、经济因素、环境因素、政策因素5个方面剖析智慧医学图书馆建设的有利驱动因素,并从4个维度提出建设理念,以期为相关研究提供新的思路。

具有持续使用行为患者择医偏好多样性的就医推荐模型

信息爆炸导致患者择医难,也限制了互联网医疗服务高效发挥作用。围绕考虑患者择医偏好多样性的智能就医推荐模型展开研究,重点关注具有持续使用行为患者的择医决策偏好特征,如对医生服务质量、知识贡献量、电子口碑、诊疗经验的偏好等,并将分级诊疗标准纳入考虑,构建特征变量。同时,以相对地位量数为基础,通过熵权-TOPSIS多指标评价模型计算综合评分,将评分结果作为目标变量,并利用改进麻雀搜索算法优化的支持向量回归算法挖掘特征变量与目标变量间的数据关系,从而构建智能就医推荐模型。根据该推荐模型所推荐的医生综合表现较好,推荐采纳率也有所提高。

数字图书馆的智能推荐系统设计与实践

阐述图书馆数字化转型中基于人工智能的智能推荐系统设计与实践。通过运用先进技术,提出一种有效的推荐系统框架,可以为用户提供个性化的图书推荐服务,促进图书馆服务的提升和优化。

基于知识图谱的智慧图书馆文献资源个性化推荐方法

为提高用户对智慧图书馆服务的满意度,该文以某智慧图书馆建设为例,引入知识图谱理论,开展文献资源个性化推荐方法的设计研究。首先构建智慧图书馆文献资源知识图谱,抽取知识图谱中的核心内容;然后将文献资源中的知识点与其他知识点建立联系,形成知识网络;最后通过对文献资源的深入分析和挖掘,构建用户资源关联信息,根据用户与不同类别文本之间的相似度或匹配度,实现对资源的个性化推荐。实验结果表明:应用该文设计的个性化推荐方法,可以根据用户的兴趣、需求和行为习惯等信息,主动向用户推送符合其需求的文献资源,推荐的资源与用户需求资源相似度较高,应用效果较好。

基于ChatGPT等人工智能技术的智慧医学图书馆建设与发展研究

ChatGPT等人工智能技术的蓬勃发展为图书馆行业注入了新的活力,建设智慧图书馆是顺应数智时代科技进步的需求。从智慧化技术、智慧化馆员、智慧化资源和智慧化服务4个维度出发,探讨如何将ChatGPT等人工智能技术运用于智慧医学图书馆的建设与发展,以期为医学图书馆智慧化转型和创新发展实践提供参考。

论替代计量学在图书馆文献服务中的应用

在线科研环境催生的替代计量学正在科学界引起广泛而深刻的变革,论述了替代计量学对图书馆在科学交流中角色的影响,分析了替代计量学用于图书馆文献服务的三大功能,探讨替代计量学全面应用到图书馆面临的三大挑战,最后指出图书馆要利用好这个机遇,继续提高图书馆文献服务质量,扩大图书馆在科学生态系统中的影响力。

面对智能导诊的个性化推荐算法

针对电子医疗信息过载和医疗资源严重不足的问题,本文以辅助诊疗的结果为基础,将Skyline查询和局部范围内基于协同过滤的评分方式有机结合,提出了一种面向智能导诊的个性化推荐算法。实验结果表明,本文提出的算法能为用户提供个性化的合理推荐结果。该方法对合理分配和使用医疗资源有很大的促进作用,能从一定程度上缓解就诊压力,提高就诊质量,具有重要的实用价值和社会意义。

数字图书馆智能信息推荐服务满意度影响机理的扎根研究

当前,数字图书馆的信息环境已由信息不足转变为信息过载,其对应的服务模式也应由“人找信息”转变为“信息找人”。智能信息推荐服务的应用有助于应对新信息环境转变给数字图书馆带来的新挑战,但目前国内外对数字图书馆智能信息推荐服务满意度的影响机理尚缺乏深入研究。本文利用扎根理论方法,通过对访谈获取的原始资料进行编码分析,提炼出78个初始概念、24个基本范畴和6个主范畴。在此基础上,梳理范畴间的关系路径与作用机制,并构建了数字图书馆智能信息推荐服务满意度影响机理的理论模型。研究结果发现,在用户偏好的调节作用下,推荐系统质量、推荐信息质量、推荐服务质量和推荐形式共同对数字图书馆智能信息推荐服务满意度产生影响。本研究结果可为数字图书馆服务优化与良性发展提供有益参考,具有理论和实践意义。

基于本体的智能数字图书馆个性化推荐用户本体研究

针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性化服务的问题,提出通过本体构建智能数字图书馆,并且分析如何通过本体的作用使传统的数字图书馆达到智能个性推荐的基本原理,最后重点分析基于本体的个性推荐中的关键性问题,即用户本体的构建——读者用户本体库,包括用户基本信息本体、用户个性本体和用户需求本体,并用六元组表示方法实践本体的表示,以及通过流程图诠释本体间的作用机制。

基于数据挖掘算法的电子图书馆智能推荐技术研究

针对电子图书馆的智能推荐服务,提出了一种基于数据挖掘算法的新方法.此方法采用中图分类号索引树计算读者的兴趣倾向程度,采用改进的K-means聚类方法实现兴趣相近的读者聚类,采用改进的Apriori算法实现关联规则挖掘并形成智能推荐建议.此方法在电子图书馆的实际应用中,为读者提供了预期的推荐服务,3个等级的满意度达到了92.8%.

以信息推荐为例探讨图书馆人工智能体系的基本运作模式

人工智能与信息推荐是近年来信息科学领域最受关注的两个前沿课题,二者理论与应用的深度融合也促成了信息检索、电子商务与知识服务等领域的飞速发展。文章对信息推荐与人工智能的融合发展研究历程进行了综述,提出了"信息智能获取→知识智能生产→知识智能认知→知识智能体验→知识智能推送"这一信息智能推荐业务链,并分别对基本运作模式中的各环节进行了深入分析。

基于信息-知识-智能转化律的循证医学信息服务主体转型

在分析国内外有关循证医学信息服务的机构主体和人员主体的基础上,引入信息-知识-智能转化律作为循证医学信息服务主体角色转型的理论依据,提出作为机构主体的医学图书馆应积极转型为"信息库+思想库",作为人员主体的临床医学馆员应转型为"证据员+决策咨询员"并具备相应素质。

医学图书馆面向科研管理与决策的情报服务:现状调研与实践思考

分析科研管理中的需求类型,在此基础上梳理国内外图书情报机构提供支持服务的现状,以中国医学科学院图书馆主要开展的咨询服务为例,从服务对象、情报需求、服务性质和研究方法4个方面总结服务框架,并提出启示和思考。

解放军医学图书馆学科化服务:3年实践与展望

基于解放军医学图书馆近3年的学科化服务实践,从建立用户信息档案、情报信息的积累与总结、信息平台构建等方面总结了实践经验,提出了深化学科化服务应该转变观点、在大数据时代持有大信息观、以生物医疗领域数据作为研究对象、开展多样化服务、将图书馆服务无缝地、动态地、交互地融入服务用户的过程之中等建议,指出了重点关注机器技术和人工智能是未来的发展方向之一。

智慧服务视角下医学院校图书馆阅读推广模式

分析医学院校阅读推广存在的问题以及智能技术为阅读推广带来的优势,从挖掘客体内涵及需求、建立多元化优质阅读资源、创新升级智慧阅读推广系统、创建跨界合作推广团队4方面阐述医学院校图书馆智慧阅读推广模式构建,为医学高校图书馆智慧服务与管理提供思路。

云计算环境下高校图书馆智慧服务转型路径研究——以西安外国语大学图书馆为例

本文从建设、感应、管理与服务等方面分析智慧图书馆的特点,指出高校图书馆智慧服务存在个性化推荐程度低、资源时效性不强、馆员综合素质较差等问题,提出建设智慧推荐系统、打造微媒体平台、建立健全馆藏特色数字资源、加大图书馆服务设备的投入和使用、提升馆员核心能力等转型路径,以实现提升高校图书馆智慧服务质量,为读者提供便捷智慧服务的目的。

基于改进GA-SVM的智能推荐诊断挂号算法

为提高患者就医效率设计了一套智能推荐诊断挂号算法,对大量的历史病案文本进行训练和机器学习,以患者特征为依据进行分类并推荐相应的科室。使用遗传算法与支持向量机结合进行特征值提取和参数优化,以核函数参数和文本特征值作为遗传算法的染色体执行选择、交叉和变异操作,为提高遗传算法效率并避免陷入局部最优值,在遗传算法初始化群体阶段使用加权深度优先搜索和轮盘赌结合的机制以保证种群多样性,并对交叉概率和变异概率进行自适应优化,在保留有用遗传信息的同时实现全局搜索。实验结果表明,该算法在有效降低特征值数目的同时提高了分类精度。