资源发现数智化

　　在大数据与人工智能时代的大背景下，本书探索采用数据智能的方法对学术图书馆广泛采用的资源发现系统进行数智化改造升级。尝试构建了资源发现系统与政府开放数据的整合，为资源的丰富提供了借鉴；构建了基于深度学习的词向量扩展的语义检索系统模型，可以提高学术资源的语义检索服务；研究了资源发现系统的用户信息行为，并构建了用户画像，为图书馆洞察学术用户行为，进而为资源发现系统的进一步优化以及提高学术图书馆的管理决策水平提供了可靠的依据。

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