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数智时代，图书馆应引入人工智能技术来实现个性化阅读服务。首先，建立一个基于人工智能的平台，用于收集并分析用户的阅读习惯、搜索历史和互动反馈等数据。图书馆可以利用数据挖掘技术，如聚类分析和关联规则，洞察用户的阅读偏好和兴趣，如分析用户在网站上的浏览路径和停留时间，揭示用户对特定主题或书籍的关注度；其次，依托于这些数据，图书馆可运用人工智能系统，采用协同过滤和内容基推荐的机器学习算法，向用户推荐可能感兴趣的新书或内容；再次，图书馆还要运用自然语言处理技术，开发智能助手以增强用户交互体验。智能助手能够理解用户的查询意图，并提供相应的信息服务，如解答关于藏书的问题，协助预约或提醒还书时间。同时，智能助手通过文本或语音与用户互动，可以使服务更便捷、更贴心。此外，通过深度学习技术，图书馆可以自动对大量资源展开分类和标记。图书馆运用图像识别和文本分析技术，可以自动识别书籍内容分类，并分析用户生成的内容，如书评，以深入了解用户的需求和兴趣；在实施过程中，图书馆需持续更新和维护技术，尤其要定期训练机器学习模型，以确保系统与用户行为变化同步。依据实时搜索结果Top N篇文献的篇名和摘要进行文本深度解析，分别生成的中、英文联想关联矩阵，即语义脑图。信息化智慧导读咨询热线

个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中，用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例，其每月会新增数千份电子书和期刊，且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录，包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础，需要收集和处理，以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据，包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯，以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据，个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好，鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式，从而为推荐给予数据方面的支持。河南智慧导读价格信息技术是阅读服务创新的驱动力，AIGC 技术势必将驱动阅读服务的变革，促进智慧图书馆的服务创新。

在高职院校智慧图书馆的建设中，强化馆员的技术能力和技术素养的培养是必不可少的。智慧图书馆依赖于人工智能、大数据、物联网等信息技术，因此馆员必须具备一定的技术能力，包括技术应用研究和创新能力，这对于图书馆的持续发展至关重要。提升智慧馆员的专业素养不应只关注设备的引进，还应重视馆员的技术能力和技术素养的培养，只有两者并重，才能真正推动智慧图书馆的发展。图书馆应在智能智慧社会中找到自己的定位，高职院校应督促图书馆馆员持续关注智慧科技的发展，跟上时代的步伐，不断提升专业素养。

在数字化和信息化快速发展的背景下，图书馆作为知识与信息的重要传递者，亟须革新服务方式。因此，智慧图书馆的概念应运而生，旨在通过高科技手段，如人工智能（artificialintelligence,AI），提升服务效率和用户体验。智慧图书馆不仅是传统图书馆的延伸，还是信息技术与图书馆服务深度融合的产物。AI在信息检索、用户行为分析与个性化服务等方面，展现出巨大的潜力。当前，随着用户对信息服务需求的日益个性化和精细化，智慧图书馆需要提供更贴心和高效的阅读推荐服务。因此，研究并实施基于AI的个性化阅读推荐系统成为智慧图书馆发展的重要方向。这种系统不仅可以大幅提高图书馆的服务质量和运营效率，还能更好地满足用户的多样化需求。AIGC 技术的迅速发展为各行各业的 数字化转型带来契机，已被引入传媒、电商、教育、 金融、医疗等行业领域。

数据资源建设方面。学术平台底层资源的数据化程度决定平台的智慧化程度[45]。一方面，注重加强用户学术阅读行为数据的采集与挖掘，包括阅读内容偏好、阅读时长、阅读场景、阅读情绪、阅读心理、社交数据等，添加基本标签、偏好标签、会话标签、情景标签、互动标签构建用户实时动态画像模型。另一方面，侧重开发学术资源数据，包括细粒度内容资源、个性化阅读资源库、科研专题资料库、课程文献中心等，并做好与用户阅读行为数据的关联建设。例如，面向教育数字化转型的需求，山东大学图书馆构建学术数据服务平台，打造学者—机构—成果关联的数据资源[46]。以这些数据为基础，AIGC技术嵌入后将会实现多模态数据关系映射、转换及数据感知与挖掘分析。将更多的学科专业知识融汇起来，对潜在的相关知识进行有效整合，切实提升图书馆馆藏资源价值。信息化智慧导读咨询热线

随着计算机技术的迅猛发展，使得人们对信息的处理、存储、查询、利用等有了新的要求。信息化智慧导读咨询热线

智慧导读面向用户需求综合感知、内外部资源高效整合、情报业务数智赋能的需求，聚焦图书馆高度智能化服务，遵循服务泛在化、服务协同化等原则，分场景感知服务模块、资源整合服务模块、情报智能服务模块构建数智服务层。其中，场景感知服务模块通过智慧数据提供用户潜在需求挖掘、图书馆内外部环境识别、大数据关联分析及决策结果预测等能力，实现基本需求及深层需求的多维感知、服务过程的全域感知、服务结果的发展态势感知，由此提供图书馆各类业务场景下业务主体、业务环境、业务流程、业务规则、业务结果等全要素的识别、分析、预测服务。资源整合服务模块针对图书馆内纸质文献、电子图书等多模态资源，依托智慧数据动态管控业务运维关键要素状态，助力资源、技术、主体等要素间高效整合并充分发挥其协同效应，进而智能化实现包括识别建设、加工处理、调度分配、评价反馈、更新维护的全流程资源整合服务。情报智能服务模块融合智慧数据实现多源异构数据规范组织及有效优化，嵌入各类情报功能模型及数智技术应用模型提高服务质量并延伸服务边界，从而提供满足多主体的数据供给及协同创新需要的多元分层情报智能服务。信息化智慧导读咨询热线