個性化閱讀推薦系統(tǒng)的設計始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數(shù)千份電子書和期刊，且數(shù)百萬用戶的日常活動會生成海量數(shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設計個性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎，需要收集和處理，以便后續(xù)進行分析和應用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。智慧導讀可以讓讀者更加深入地了解作者的思想和觀點。福建智慧導讀預算

信息技術是閱讀服務創(chuàng)新的**驅(qū)動力，AIGC技術勢必將驅(qū)動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館等學術平臺的服務創(chuàng)新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內(nèi)容，這將會對用戶學術積累方式產(chǎn)生影響[3]。國內(nèi)外新型的學術閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統(tǒng)學術閱讀平臺，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學術平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏，學術閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務輔助解決學術閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。廣東智慧導讀口碑推薦為用戶提供不受時空限制的智慧教育、智慧研 創(chuàng)、終身學習的服務。

數(shù)智時代，圖書館應引入人工智能技術來實現(xiàn)個性化閱讀服務。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習慣、搜索歷史和互動反饋等數(shù)據(jù)。圖書館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術，如聚類分析和關聯(lián)規(guī)則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網(wǎng)站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關注度；其次，依托于這些數(shù)據(jù)，圖書館可運用人工智能系統(tǒng)，采用協(xié)同過濾和內(nèi)容基推薦的機器學習算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內(nèi)容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術，開發(fā)智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應的信息服務，如解答關于藏書的問題，協(xié)助預約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務更便捷、更貼心。此外，通過深度學習技術，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術，可以自動識別書籍內(nèi)容分類，并分析用戶生成的內(nèi)容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續(xù)更新和維護技術，尤其要定期訓練機器學習模型，以確保系統(tǒng)與用戶行為變化同步。

智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實需求選擇恰當?shù)耐扑]算法，且按照用戶反饋開展算法優(yōu)化，保障推薦的精細行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統(tǒng)迭代是個性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數(shù)據(jù)進行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機器學習技術，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統(tǒng)，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。現(xiàn)在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。

目前，國內(nèi)外圖情領域?qū)IGC應用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務等宏觀領域展開，多數(shù)定性探討AIGC應用場景及可行性問題。AIGC技術應用于圖書館服務的研究當前正處于初級階段，仍有較大的研究價值，而專門聚焦AIGC技術應用于閱讀服務的研究較少，更缺乏應用于學術閱讀服務的研究。王樹義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術對科研人員的影響及在圖書館服務、圖書館智慧閱讀服務的應用場景。C.Christopher和T.Elias認為ChatGPT對學術圖書館用戶的科研、教學、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學術論文為例，探討在文章各部分應用ChatGPT的適應性及限制性類似于20世紀80年代中期出現(xiàn)的標題新聞。廣東智慧導讀口碑推薦

為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。福建智慧導讀預算

智慧導讀**業(yè)務層首先以數(shù)智技術賦能模塊內(nèi)的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協(xié)同賦能數(shù)智服務層及智慧數(shù)據(jù)流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業(yè)務場景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉模塊接受數(shù)智服務層的業(yè)務請求并靈活提供業(yè)務調(diào)用，同時與數(shù)據(jù)存儲層進行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務，具體為通過應用接口、網(wǎng)絡、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)圖書館外部多源異構數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進而存儲各類原生數(shù)據(jù)于相應數(shù)據(jù)庫；福建智慧導讀預算