個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行，不僅提升了圖書館資源的運用效率，還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI，個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料，激發智慧圖書館服務實現個性化轉變，同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化，從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展，個性化閱讀推薦系統會愈發智能化，進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力，增強智慧圖書館的文化傳播功效，滿足各用戶的多樣訴求。上海半坡的遠程訪問服務能夠促使圖書館現有數字文獻館藏發揮更大的讀者服務效益。參考智慧導讀

目前智慧閱讀服務的研究成果主要集中在服務系統、服務內容、用戶需求與行為等方面。面對新一代人工智能技術的不斷迭代，閱讀服務面臨前所未有的機遇與挑戰，當前學術閱讀智慧化服務存在哪些問題？如何依托AIGC技術賦能實現服務優化？這些問題亟需得到探究與明晰，但目前學界尚缺少聚焦學術閱讀智慧化服務領域的跟蹤研究。因此，本文擬利用內容分析法剖析目前國內外典型學術平臺的智慧閱讀服務現狀，總結存在問題，并探索AIGC技術賦能改進圖書館學術閱讀智慧化服務的路徑。咨詢智慧導讀費用智慧導讀是一種智能化的閱讀方式。

在智慧圖書館中，用戶行為分析是AI應用的重要領域。通過分析用戶的搜索歷史、閱讀習慣和點擊模式等，智慧圖書館能夠深入了解用戶的興趣和需求，從而優化個性化閱讀推薦系統，提高推薦準確性和用戶滿意度。由于用戶的需求和興趣是動態變化的，定期進行用戶行為分析有助于智慧圖書館及時捕捉這些變化，并調整資源和服務策略。例如，當某一類圖書或資源的訪問量***增加時，智慧圖書館可以及時增加該類資源的購買量，以滿足用戶的需求；反之，當某一話題或領域的訪問量下降時，智慧圖書館可以調整資源配置，避免資源浪費。此外，用戶行為分析還能優化智慧圖書館的網站和用戶界面設計。通過分析用戶在網站上的訪問模式和交互行為，智慧圖書館可以識別出用戶體驗中的痛點和改進機會。例如，如果發現用戶在使用搜索功能時放棄率較高，可能意味著搜索功能需要優化，以提供更相關的搜索結果或更友好的用戶界面。通過對用戶行為的細致分析，智慧圖書館不僅可以精確滿足用戶當前的需求，還可以預見未來的變化，確保服務的持續有效性和相關性[3]。

數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱 讀等內容。

智慧數據源于大數據且是大數據的組成部分，具體是利用數智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數據集，產生呈現多模態、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數據（即智慧數據），智慧數據經數據消費后與其他多源異構數據共同構成大數據，隨著領域應用深化與數智技術發展實現智慧數據迭代。智慧數據由動態化的流通轉化過程形成，首先是通過數據采集環節獲取由各領域業務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數據，其次通過原生數據處理環節產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數據，通過中間數據分析環節產生可推理、情境化的智慧數據。智慧數據用于智能完成具體業務領域下的特定任務，具體是將適配各業務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數智技術賦能的業務流程，智能感知業務需求后動態調用智慧數據以提供規律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務，由此實現智慧數據專業化、垂直化的領域精細應用。智慧導讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。咨詢智慧導讀費用

所以需要對用戶閱讀行為信息和知識進行組織，針對科技文獻資源使用和組織。參考智慧導讀

隨著智慧社會的發展，高職院校圖書館也迎來了發展的新高峰。智慧圖書館的智慧館員的專業素養與職業道德決定了高職院校圖書館服務的質量與成效，直接影響著智慧圖書館的發展水平。在智慧圖書館建設中，館員隊伍的培養要求更高、難度更大、更為復雜。培養大量智慧館員隊伍是當前和今后高職院校圖書館發展工作任務。加強智慧圖書館背景下高職院校圖書館館員的建設也是圖書館轉型的必然要求，應培養適應智慧圖書館發展的館員隊伍，跟上智慧社會的步伐，從而提升高職院校圖書館智慧服務的能力，滿足高職院校和社會的需要。參考智慧導讀