首先，智慧導(dǎo)讀系統(tǒng)會(huì)收集用戶在閱讀過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀偏好、閱讀歷史、點(diǎn)擊行為、評(píng)論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)用戶在平臺(tái)上的行為自動(dòng)記錄，也可以通過(guò)用戶主動(dòng)填寫問(wèn)卷或設(shè)置偏好等方式獲取。收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復(fù)或無(wú)效信息，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這一步包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。這包括對(duì)用戶的閱讀習(xí)慣、興趣偏好、情感傾向等進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)用戶潛在的閱讀需求和興趣點(diǎn)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的聚類、分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，可以發(fā)現(xiàn)用戶群體之間的相似性和差異性，為后續(xù)的推薦算法提供依據(jù)。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。綜合智慧導(dǎo)讀用戶體驗(yàn)

個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書(shū)館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理，并給每本書(shū)籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽，這些標(biāo)簽包括書(shū)籍的主題、作者、出版時(shí)間、閱讀難易程度等，從而對(duì)資源進(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請(qǐng)求推薦時(shí)，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書(shū)籍或資源。同時(shí)，智慧圖書(shū)館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來(lái)調(diào)整資源標(biāo)簽，使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計(jì)智慧圖書(shū)館的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)時(shí)，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)顯示，個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時(shí)增加用戶訪問(wèn)圖書(shū)館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對(duì)提升圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時(shí)需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書(shū)館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬(wàn)到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬(wàn)事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。哪些智慧導(dǎo)讀案例引導(dǎo)書(shū)友去聽(tīng)書(shū)，這就是讀書(shū)群每周領(lǐng)讀一本書(shū)的意義。

智慧閱讀服務(wù)對(duì)象方面，已有研究涉及大學(xué)生、公眾、中小學(xué)生等。來(lái)自印度大規(guī)模人工智能技術(shù)干預(yù)的證據(jù)表明，技術(shù)輔助可提高K-12學(xué)生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機(jī)器人的互動(dòng)與交流如何創(chuàng)造積極的閱讀體驗(yàn)[24]，以維持學(xué)生的閱讀與學(xué)習(xí)興趣。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)對(duì)公眾與大學(xué)生閱讀行為影響方面，韓飛飛和周榮庭認(rèn)為VR等虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)發(fā)展對(duì)公眾的圖書(shū)閱讀行為產(chǎn)生顛覆式影響[25]。與數(shù)字閱讀相比，科技期刊元宇宙閱讀呈現(xiàn)出閱讀空間虛擬化、視覺(jué)體驗(yàn)三維化等趨勢(shì)[26]，這些特征將會(huì)影響讀者的批判式閱讀體驗(yàn)[27]。綜上，目前智慧閱讀服務(wù)研究涉及服務(wù)系統(tǒng)與平臺(tái)、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)對(duì)象等方面，聚焦學(xué)術(shù)閱讀智慧服務(wù)領(lǐng)域的研究較少，缺少對(duì)用戶常用學(xué)術(shù)平臺(tái)智慧化閱讀服務(wù)現(xiàn)狀的分析，也缺少應(yīng)用AIGC等前沿技術(shù)以推進(jìn)學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)智慧化的研究。

沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)與傳統(tǒng)閱讀相結(jié)合，創(chuàng)造出一種更加豐富、生動(dòng)、互動(dòng)的閱讀體驗(yàn)。在實(shí)踐應(yīng)用上具備三個(gè)優(yōu)勢(shì)：（1）通過(guò)語(yǔ)音合成技術(shù)將文本轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音，并加入情感色彩和語(yǔ)音音調(diào)的調(diào)節(jié)，引起讀者情感共鳴，深入理解作者意圖；（2）通過(guò)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，將文本呈現(xiàn)在更加真實(shí)、立體的場(chǎng)景中，增強(qiáng)閱讀的體驗(yàn)感和可視化效果；（3）根據(jù)讀者的個(gè)性化需求和興趣，提供更加智能化的閱讀體驗(yàn)，例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴(kuò)展等。個(gè)性化選擇的界面信息資源搜集與表達(dá)方式，各種服務(wù)可以匯集到一個(gè)平臺(tái)上。

在智慧圖書(shū)館中，智慧館員必須走在前列，成為圖書(shū)館業(yè)務(wù)的先行者。智慧館員能否科學(xué)地配置到合適的工作崗位，對(duì)智慧圖書(shū)館的建設(shè)至關(guān)重要。因此，高職院校圖書(shū)館需要為智慧館員建立個(gè)性化檔案，以便科學(xué)地安排他們的工作崗位。這一過(guò)程應(yīng)遵循雙向選擇原則，尊重每位館員的習(xí)慣和興趣，根據(jù)他們的個(gè)性特點(diǎn)進(jìn)行崗位配置。這樣的配置能夠激發(fā)館員的內(nèi)在動(dòng)力和工作熱情。同時(shí)，也要遵循專業(yè)化和均衡化的原則，根據(jù)圖書(shū)館的運(yùn)行情況和館員的發(fā)展?fàn)顩r，適時(shí)進(jìn)行科學(xué)的調(diào)整。這樣的措施不僅能夠讓館員發(fā)揮自己的長(zhǎng)處，避免短處，減少工作的盲目性，還有利于他們不斷自我提升和完善。智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加高效地掌握知識(shí)。福建智慧導(dǎo)讀選擇

上海半坡的遠(yuǎn)程訪問(wèn)服務(wù)能夠促使圖書(shū)館現(xiàn)有數(shù)字文獻(xiàn)館藏發(fā)揮更大的讀者服務(wù)效益。綜合智慧導(dǎo)讀用戶體驗(yàn)

閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果，而閱讀認(rèn)知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗(yàn)等要素影響閱讀認(rèn)知過(guò)程，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認(rèn)知機(jī)制包含注意吸引、識(shí)別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個(gè)階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無(wú)法提供個(gè)性化、動(dòng)態(tài)性與精細(xì)性的閱讀認(rèn)知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺(tái)開(kāi)展嘗試，開(kāi)發(fā)自動(dòng)綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識(shí)別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過(guò)程。但提供此種服務(wù)的平臺(tái)數(shù)量仍較少，作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識(shí)存儲(chǔ)訓(xùn)練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。綜合智慧導(dǎo)讀用戶體驗(yàn)