個性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)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(jìn)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(diǎn)擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設(shè)計個性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)，需要收集和處理，以便后續(xù)進(jìn)行分析和應(yīng)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(xí)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(lǐng)域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。在語義關(guān)聯(lián)矩陣中，選擇任意概念節(jié)點(diǎn)作為興趣點(diǎn)(x)，可以找到與該興趣點(diǎn)語義直接關(guān)聯(lián)的概念節(jié)點(diǎn)(y)。上海運(yùn)營智慧導(dǎo)讀

閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過程，學(xué)術(shù)寫作是其中的主要形式之一，是圖書館等閱讀服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容。在數(shù)字環(huán)境下，XLJ等商業(yè)類學(xué)術(shù)平臺開始探索，但仍面臨寫作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過程程度有待提高等問題。AIGC技術(shù)對于寫作輔導(dǎo)服務(wù)的賦能主要體現(xiàn)在整合數(shù)字筆記內(nèi)容、綜合運(yùn)用所積累知識生成新的成果、繪制插圖及語言潤色等方面。（1）整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識型文本處理方面，可借鑒AI應(yīng)用文本處理型企業(yè)Mem的做法，即與AIGC結(jié)合，將非結(jié)構(gòu)化的文本自動整理成段落、生成文章摘要、生成標(biāo)題。（2）綜合運(yùn)用所積累知識生成新的成果?？蓞⒖蓟贏I技術(shù)應(yīng)用的Writer公司為用戶提供全流程支持，包括頭腦風(fēng)暴構(gòu)思、生成初稿、樣式編輯、分發(fā)內(nèi)容、復(fù)盤研究等流程的服務(wù)。如中國知網(wǎng)基于大模型和知識庫利用AIGC技術(shù)開發(fā)智能寫作平臺，國內(nèi)CTXS科研平臺基于人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提供結(jié)構(gòu)化寫作框架及例句庫，還提供AI課題羅盤、AI研究選題、智能選刊等多場景的服務(wù)內(nèi)容。（3）繪制插圖及語言潤色。在寫作過程中，可利用GPT工具實(shí)現(xiàn)AI繪圖、AI中文潤色、AI英文潤色等功能。此外，利用GPT類平臺可自動生成匯報PPT課件。江西智慧導(dǎo)讀聯(lián)系方式它主要是方便人們閱讀，激起人們閱讀的興趣。

智慧圖書館可根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求選擇恰當(dāng)?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(xì)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(jìn)的關(guān)鍵。個性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶對推薦結(jié)果的反饋，對點(diǎn)擊率、借閱率、閱讀時長等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即刻調(diào)整推薦策略。同時，采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，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(xì)度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設(shè)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(wù)，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進(jìn)而提高用戶體驗(yàn)以及智慧圖書館的服務(wù)水平[5]。

目前，國內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開，多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場景及可行性問題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當(dāng)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(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少，更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)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(shù)對科研人員的影響及在圖書館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例，探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性在語義關(guān)聯(lián)矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點(diǎn),系統(tǒng)會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。

圖書館數(shù)智服務(wù)是智慧圖書館的**業(yè)務(wù)，亦是圖書館智能服務(wù)的前沿?zé)狳c(diǎn)。圖書館數(shù)智服務(wù)的相關(guān)理論研究尚少，主要研究智能服務(wù)的模式應(yīng)用、技術(shù)融合、體系構(gòu)建、系統(tǒng)及平臺搭建，而數(shù)智服務(wù)的定義、特征等內(nèi)涵研究匱乏。智慧數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)的前沿概念，亦是數(shù)智時代數(shù)據(jù)資源的高級組織形式。智慧數(shù)據(jù)的現(xiàn)有研究主要研究其定義及特征，聚焦情報學(xué)領(lǐng)域研究智慧數(shù)據(jù)服務(wù)模式、體系。智慧數(shù)據(jù)內(nèi)涵多樣但尚未統(tǒng)一，有研究將其分為價值、結(jié)構(gòu)、過程三類視角，其中過程視角下智慧數(shù)據(jù)由演化路徑形成的觀點(diǎn)被***接受。引導(dǎo)書友去聽書，這就是讀書群每周領(lǐng)讀一本書的意義。提供智慧導(dǎo)讀簡介

科技文獻(xiàn)用戶的知識需求不斷細(xì)化和要求不斷提高，傳統(tǒng)科技文獻(xiàn)資源組織方式難以滿足要求。上海運(yùn)營智慧導(dǎo)讀

智慧導(dǎo)讀依賴于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實(shí)現(xiàn)了對用戶數(shù)據(jù)的自動化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經(jīng)驗(yàn)判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細(xì)性。智慧導(dǎo)讀通過機(jī)器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細(xì)的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因?yàn)橹饔^因素或信息更新的滯后，其推薦精細(xì)度可能受到限制。推薦范圍和實(shí)時性：智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)更新推薦內(nèi)容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時的閱讀選擇。傳統(tǒng)的推薦方式則可能受限于推薦源的數(shù)量和更新速度，無法提供如此***和及時的推薦。上海運(yùn)營智慧導(dǎo)讀