智慧閱讀作為一個學術概念，尚未形成定論。現有研究大多由數字時代閱讀主體的特征和需求出發，延伸到生產工具和生產過程的智慧化。有學者認為智慧閱讀關聯讀者多維、動態、非線性、差異化的閱讀需求，其實現需要借助大數據、人工智能、機器學習、語義出版等工具技術，以及結構化組織、細粒度加工、深度關聯、要素增補等數據流程［4］。智慧閱讀的初步應用主要在圖書館，有學者認為圖書館的智慧化程度取決于其借助大數據提供個性化服務的能力［5］，有學者關注通過數據分析、數據挖掘、情景感知來實現圖書館的智慧推薦［6］；有學者認為智慧閱讀的實現需要結合讀者信息（瀏覽信息、檢索信息、收藏信息、訂閱信息）和資源使用記錄（借閱記錄、閱讀記錄、文獻訂閱、文獻評價）進行資源的智慧推薦［7］。有學者指出機器算法從內容、情境、服務等三方面增強移動用戶的智慧體驗效果［8］，有學者將智慧閱讀關聯閱讀情緒和感受，認為數字出版敘事朝著動態、多元且充滿創意的敘事邏輯發展，使得讀者在認知和情感上更具沉浸感［9］。智慧導讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。運營智慧導讀數據分析

信息通信技術（ICT）作為技術基座，構成信息信任系統的基礎設施。技術哲學視域下，信息通信技術不僅改變了信息供需關系，還重構了認知勞動分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術，它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術對讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質量很大程度上依賴讀者對所需信息描述的準確程度；信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務，它從讀者的歷史行為和數據中篩選讀者感興趣的內容，**終表現為信息推薦。信息過濾的技術包括數據挖掘、知識圖譜、聚類算法、協同過濾、序列推薦、機器學習、深度學習、復雜網絡等。技術的迭代顯示機器從服從和執行人類指令過渡到有監督的學習，現在又往無監督的方向演進。算法黑箱給生產者和消費者帶來一定程度的信任剝奪，基于對信息發布主體的信任受到沖擊。哪些智慧導讀數據分析AIGC 技術的迅速發展為各行各業的 數字化轉型帶來契機，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫療等行業領域。

閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經科學視角下的數字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件，無法提供個性化、動態性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關聯推理”過程。但提供此種服務的平臺數量仍較少，作為學術用戶常用數字入口的文獻數據庫在此方面有待優化。AIGC技術環境下，海量知識存儲訓練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。

基本原則及立體復合、開放共享等數據資源建設原則，分原生數據存儲模塊、中間數據存儲模塊、智慧數據存儲模塊構建數據存儲層。其中，原生數據存儲模塊分別構建業務場景數據庫以存儲用戶數據、情境數據、態勢數據；構建館藏資源庫以存儲文本、音頻、視頻、圖像等多模態數據資源；構建服務模型庫以存儲標準化、可重用的功能模型及服務方案；構建數智技術庫以存儲技術方案、應用模型、智能工具；構建設備狀態數據庫及日志數據庫以存儲架構運維相關軟硬件數據；構建元數據庫以存儲業務元數據、技術元數據、操作元數據。中間數據存儲模塊分別構建融合數據庫以存儲模態間關聯的融合數據；構建綜合信息庫以存儲由實體、事件、關系組合表示的結構化信息。智慧數據存儲模塊分別構建標簽庫以存儲涉及業務場景、館藏資源、數智技術等主題的多維度標簽；構建深度數據庫存儲以圖書館數智服務為主題劃分、充分發掘數據潛在價值、很大程度發揮智慧作用的深度數據；構建通用知識庫以存儲多行業領域適用的規則、事實、知識圖譜；構建領域知識庫以存儲服務特定業務場景的集成化知識。智慧導讀的作用，在于提供智慧養分，滋養精神成長。

建立激勵機制可以激發智慧館員的學習熱情和主動性，這包括為參加培訓和學習的館員報銷相關費用，以及對學習表現優異的館員進行評選和表彰。在培訓內容上，不僅要涵蓋圖書情報的專業知識與技能，還要重視培養專業精神和職業道德。培訓方式應根據每個人的學習習慣和興趣點進行個性化定制，以適應不同館員的特點，同時結合工作崗位的具體需求，制訂有針對性的繼續教育計劃，以實現高效率的學習成果。高職院校需要將智慧圖書館的建設放在重要位置，制定長期規劃，并建立一個科學合理的培訓體系。在人才引進方面，應特別注重吸引具有博士學位和高級職稱的專業人員，他們的加入對于智慧圖書館的發展至關重要，可以參照引進教師的待遇標準，以確保能夠吸引和留住這些高水平的專業人才。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。哪些智慧導讀數據分析

智慧導讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據時間排序的歷史記錄。運營智慧導讀數據分析

信息技術是閱讀服務創新的**驅動力，AIGC技術勢必將驅動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館等學術平臺的服務創新。學術平臺是學術用戶明晰并滿足閱讀需求的重要支撐。目前，一些學術用戶已開始利用新型學術閱讀平臺尋求和閱讀內容，這將會對用戶學術積累方式產生影響[3]。國內外新型的學術閱讀平臺包括Scispace、SemanticScholar、YewnoDiscover、ConnectedPapers、PaperDigest、中國科學院AI引擎、AMiner、Readpaper等。相較于傳統學術閱讀平臺，它們具有典型的智能化與智慧化閱讀功能的特征。但存在一些用戶對學術平臺新功能與新服務認識不足、使用技能缺乏，學術閱讀智慧化需求得不到滿足[4]，無法借助服務輔助解決學術閱讀全過程中所遇到的信息過載、交流不暢及閱讀拖延等問題。運營智慧導讀數據分析