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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。智慧导读是一种基于人工智能和大数据技术的阅读辅助工具，旨在提供个性化、智能化的阅读推荐和导读服务。互联网智慧导读客服电话

个性化阅读推荐系统在智慧图书馆推行，不仅提升了图书馆资源的运用效率，还大幅提升了用户的阅读体验感。基于AI，个性化阅读推荐系统能为各用户推荐感兴趣和符合需求的书籍或资料，激发智慧图书馆服务实现个性化转变，同时还能持续采集用户反馈进行不断优化，从而保证推荐结果既准确又高效。未来随着技术的持续发展，个性化阅读推荐系统会愈发智能化，进一步激发智慧图书馆在信息服务领域的创新活力，增强智慧图书馆的文化传播功效，满足各用户的多样诉求。品质智慧导读业务流程导读的意义是在末尾留一个悬念，给书友们一个好奇心。

信息通信技术（ICT）作为技术基座，构成信息信任系统的基础设施。技术哲学视域下，信息通信技术不仅改变了信息供需关系，还重构了认知劳动分工。智慧阅读依赖信息的搜索和过滤技术，它们是解决信息冗余的重要手段。不同技术对读者的要求也不尽相同—信息搜索的质量很大程度上依赖读者对所需信息描述的准确程度；信息的过滤则是信息供给方提供的一种服务，它从读者的历史行为和数据中筛选读者感兴趣的内容，**终表现为信息推荐。信息过滤的技术包括数据挖掘、知识图谱、聚类算法、协同过滤、序列推荐、机器学习、深度学习、复杂网络等。技术的迭代显示机器从服从和执行人类指令过渡到有监督的学习，现在又往无监督的方向演进。算法黑箱给生产者和消费者带来一定程度的信任剥夺，基于对信息发布主体的信任受到冲击。

智慧阅读作为一个学术概念，尚未形成定论。现有研究大多由数字时代阅读主体的特征和需求出发，延伸到生产工具和生产过程的智慧化。有学者认为智慧阅读关联读者多维、动态、非线性、差异化的阅读需求，其实现需要借助大数据、人工智能、机器学习、语义出版等工具技术，以及结构化组织、细粒度加工、深度关联、要素增补等数据流程［4］。智慧阅读的初步应用主要在图书馆，有学者认为图书馆的智慧化程度取决于其借助大数据提供个性化服务的能力［5］，有学者关注通过数据分析、数据挖掘、情景感知来实现图书馆的智慧推荐［6］；有学者认为智慧阅读的实现需要结合读者信息（浏览信息、检索信息、收藏信息、订阅信息）和资源使用记录（借阅记录、阅读记录、文献订阅、文献评价）进行资源的智慧推荐［7］。有学者指出机器算法从内容、情境、服务等三方面增强移动用户的智慧体验效果［8］，有学者将智慧阅读关联阅读情绪和感受，认为数字出版叙事朝着动态、多元且充满创意的叙事逻辑发展，使得读者在认知和情感上更具沉浸感［9］。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。

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。智慧导读可以提供多种形式的辅助阅读，如注释、翻译等。互联网智慧导读案例

现在许多报纸都在运用这一特殊的新闻品种。互联网智慧导读客服电话

内容语义组织方面。利用AIGC技术进一步加强馆藏学术资源、开放获取学术资源等质量内容的细粒度加工、对象化表示，如实现对学术论文中研究方法与研究结果等细粒度内容的标注，更好地揭示语义知识内容。比如，在提高中华古籍资源的阅读与利用效率方面，建立基于机器阅读理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型从海量古文史料中挖掘结构化知识。（2）多模态内容创建方面。在知识组织的基础上，自动进行主题化、专题化文本分类，自动生成文本、图像、视频、音频等多模态内容，实现多模态内容的语义关联。结合用户阅读需求，还可以自动生成标题、摘要等推广信息，进行个性化学术资源推荐，而且可以预测同类用户的学术资源需求。比如，AIGC辅助整理、生成学习资料，可以帮助跨专业的学生快速了解入门课程和学习路径，打破学生自身的认知边界。互联网智慧导读客服电话