讀者面臨信息信任建設(shè)的多重危機(jī)。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數(shù)字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進(jìn)的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數(shù)字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學(xué)者把閱讀任務(wù)分為解釋性、事實(shí)性、探索性等三類，探索用戶在不同任務(wù)情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經(jīng)得起反復(fù)驗(yàn)證的、符合規(guī)模人群特征的實(shí)。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機(jī)器的智能化發(fā)展速度超過人類認(rèn)知進(jìn)化的生物規(guī)律，機(jī)器生成內(nèi)容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，人類辨別AI生成文本的準(zhǔn)確率*有52%，識別AI生成視頻的準(zhǔn)確率*有39%［14］。智慧導(dǎo)讀可以根據(jù)讀者的需求和興趣進(jìn)行個性化推薦。北京智慧導(dǎo)讀服務(wù)

智慧導(dǎo)讀是一種利用人工智能技術(shù)進(jìn)行個性化閱讀推薦的服務(wù)。它基于用戶的興趣、閱讀習(xí)慣和歷史記錄等信息，自動分析并推薦符合用戶興趣的文章、新聞、書籍等內(nèi)容，幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內(nèi)容。智慧導(dǎo)讀的實(shí)現(xiàn)離不開大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它需要對用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的分析和挖掘，并建立相應(yīng)的推薦算法模型，才能提供準(zhǔn)確、實(shí)用的推薦服務(wù)。在教育領(lǐng)域，智慧導(dǎo)讀也發(fā)揮著重要的作用。例如，在激發(fā)學(xué)生的閱讀興趣方面，智慧導(dǎo)讀可以根據(jù)學(xué)生的年齡階段和心理狀態(tài)，提供具有吸引力的插圖或兒歌因素的讀物，以激發(fā)學(xué)生的閱讀興趣。同時，通過影視動畫、電影等多媒體形式，也可以幫助學(xué)生更加簡單地理解書中的內(nèi)容，增強(qiáng)書本的吸引力?？偟膩碚f，智慧導(dǎo)讀以其個性化和智能化的特點(diǎn)，為用戶提供了更加便捷、高效的閱讀體驗(yàn)，同時也為教育領(lǐng)域注入了新的活力和創(chuàng)新。江西智慧導(dǎo)讀平臺智慧導(dǎo)讀的作用，在于幫助我們構(gòu)建完整的知識體系。

個性化閱讀推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵為內(nèi)容資源管理與標(biāo)簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進(jìn)行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標(biāo)簽，這些標(biāo)簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進(jìn)行有效的分類及標(biāo)簽化處理。當(dāng)用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標(biāo)簽，使推薦精細(xì)水平提升。在設(shè)計(jì)智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關(guān)鍵。統(tǒng)計(jì)顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，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。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，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)。

智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級形態(tài)，但其實(shí)現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如：數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當(dāng)下閱讀的主流；認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，跳讀導(dǎo)致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低，人類元認(rèn)知能力面臨衰退的風(fēng)險［10］；數(shù)字時代的電子閱讀進(jìn)一步剝奪作者對文本意義闡釋的權(quán)利，文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)使得“它有上千個進(jìn)出口，讀者可以從這些通道進(jìn)進(jìn)出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導(dǎo)，超鏈接架構(gòu)帶來的游牧式閱讀使得人類的認(rèn)知面臨無根的困境。尤其是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)字存儲和傳輸技術(shù)等的普及，數(shù)字圖書館應(yīng)運(yùn)而生。

智慧導(dǎo)讀面向用戶需求綜合感知、內(nèi)外部資源高效整合、情報(bào)業(yè)務(wù)數(shù)智賦能的需求，聚焦圖書館高度智能化服務(wù)，遵循服務(wù)泛在化、服務(wù)協(xié)同化等原則，分場景感知服務(wù)模塊、資源整合服務(wù)模塊、情報(bào)智能服務(wù)模塊構(gòu)建數(shù)智服務(wù)層。其中，場景感知服務(wù)模塊通過智慧數(shù)據(jù)提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內(nèi)外部環(huán)境識別、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析及決策結(jié)果預(yù)測等能力，實(shí)現(xiàn)基本需求及深層需求的多維感知、服務(wù)過程的全域感知、服務(wù)結(jié)果的發(fā)展態(tài)勢感知，由此提供圖書館各類業(yè)務(wù)場景下業(yè)務(wù)主體、業(yè)務(wù)環(huán)境、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)結(jié)果等全要素的識別、分析、預(yù)測服務(wù)。資源整合服務(wù)模塊針對圖書館內(nèi)紙質(zhì)文獻(xiàn)、電子圖書等多模態(tài)資源，依托智慧數(shù)據(jù)動態(tài)管控業(yè)務(wù)運(yùn)維關(guān)鍵要素狀態(tài)，助力資源、技術(shù)、主體等要素間高效整合并充分發(fā)揮其協(xié)同效應(yīng)，進(jìn)而智能化實(shí)現(xiàn)包括識別建設(shè)、加工處理、調(diào)度分配、評價反饋、更新維護(hù)的全流程資源整合服務(wù)。情報(bào)智能服務(wù)模塊融合智慧數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)范組織及有效優(yōu)化，嵌入各類情報(bào)功能模型及數(shù)智技術(shù)應(yīng)用模型提高服務(wù)質(zhì)量并延伸服務(wù)邊界，從而提供滿足多主體的數(shù)據(jù)供給及協(xié)同創(chuàng)新需要的多元分層情報(bào)智能服務(wù)。閱讀軌跡可以同時將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語義腦圖。江西智慧導(dǎo)讀平臺

文本語義腦圖檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻(xiàn)內(nèi)容特征進(jìn)行單一維度的文獻(xiàn)聚類細(xì)分。北京智慧導(dǎo)讀服務(wù)

閱讀服務(wù)包括閱讀素養(yǎng)教育、讀物供給、輔助閱讀等內(nèi)容。智慧閱讀服務(wù)是在新一代信息技術(shù)支持下，賦予系統(tǒng)或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能，并與服務(wù)人員、用戶交互，實(shí)現(xiàn)快速、精細(xì)和個性化的閱讀服務(wù)[5]。研究者對智慧閱讀服務(wù)的分析通常根據(jù)服務(wù)構(gòu)成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務(wù)系統(tǒng)、圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)等。已有研究表明，基于人工智能的英語多模式在線閱讀平臺能有效提高學(xué)生的英語成績[6]?；谟脩舢嬒駱?gòu)建智慧閱讀推薦系統(tǒng)是圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)的重要研究領(lǐng)域，從而為解決多樣化需求與無差別推薦之間的矛盾提供思路[7]。楊新涯等對重慶大學(xué)京東閱讀平臺的用戶數(shù)字閱讀行為數(shù)據(jù)展開研究[8]，依據(jù)大量精細(xì)數(shù)據(jù)分析為個性化推薦提供保障。北京智慧導(dǎo)讀服務(wù)