智慧導讀依賴于大數據和機器學習技術，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內容。這種方式實現了對用戶數據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驗判斷、**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性。智慧導讀通過機器學習和算法優(yōu)化，能夠持續(xù)學習和適應用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后，其推薦精細度可能受到限制。推薦范圍和實時性：智慧導讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據實時數據更新推薦內容，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量和更新速度，無法提供如此***和及時的推薦。近幾年出現的一種標題形式。創(chuàng)新智慧導讀承諾守信

讀者面臨信息信任建設的多重危機。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學者把閱讀任務分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經得起反復驗證的、符合規(guī)模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機器的智能化發(fā)展速度超過人類認知進化的生物規(guī)律，機器生成內容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實驗研究發(fā)現，人類辨別AI生成文本的準確率*有52%，識別AI生成視頻的準確率*有39%［14］。圖書館智慧導讀采購智慧閱讀服務系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務系統(tǒng)、圖書館閱讀服務系統(tǒng)等。

智慧導讀面向用戶需求綜合感知、內外部資源高效整合、情報業(yè)務數智賦能的需求，聚焦圖書館高度智能化服務，遵循服務泛在化、服務協(xié)同化等原則，分場景感知服務模塊、資源整合服務模塊、情報智能服務模塊構建數智服務層。其中，場景感知服務模塊通過智慧數據提供用戶潛在需求挖掘、圖書館內外部環(huán)境識別、大數據關聯(lián)分析及決策結果預測等能力，實現基本需求及深層需求的多維感知、服務過程的全域感知、服務結果的發(fā)展態(tài)勢感知，由此提供圖書館各類業(yè)務場景下業(yè)務主體、業(yè)務環(huán)境、業(yè)務流程、業(yè)務規(guī)則、業(yè)務結果等全要素的識別、分析、預測服務。資源整合服務模塊針對圖書館內紙質文獻、電子圖書等多模態(tài)資源，依托智慧數據動態(tài)管控業(yè)務運維關鍵要素狀態(tài)，助力資源、技術、主體等要素間高效整合并充分發(fā)揮其協(xié)同效應，進而智能化實現包括識別建設、加工處理、調度分配、評價反饋、更新維護的全流程資源整合服務。情報智能服務模塊融合智慧數據實現多源異構數據規(guī)范組織及有效優(yōu)化，嵌入各類情報功能模型及數智技術應用模型提高服務質量并延伸服務邊界，從而提供滿足多主體的數據供給及協(xié)同創(chuàng)新需要的多元分層情報智能服務。

智慧導讀是一種利用人工智能技術進行個性化閱讀推薦的服務。它基于用戶的興趣、閱讀習慣和歷史記錄等信息，自動分析并推薦符合用戶興趣的文章、新聞、書籍等內容，幫助用戶更快速地獲取到自己感興趣的內容。智慧導讀的實現離不開大數據和機器學習技術，它需要對用戶的數據進行深入的分析和挖掘，并建立相應的推薦算法模型，才能提供準確、實用的推薦服務。在教育領域，智慧導讀也發(fā)揮著重要的作用。例如，在激發(fā)學生的閱讀興趣方面，智慧導讀可以根據學生的年齡階段和心理狀態(tài)，提供具有吸引力的插圖或兒歌因素的讀物，以激發(fā)學生的閱讀興趣。同時，通過影視動畫、電影等多媒體形式，也可以幫助學生更加簡單地理解書中的內容，增強書本的吸引力。總的來說，智慧導讀以其個性化和智能化的特點，為用戶提供了更加便捷、高效的閱讀體驗，同時也為教育領域注入了新的活力和創(chuàng)新。在語義關聯(lián)矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統(tǒng)會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。

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(tài)畫像模型。另一方面，側重開發(fā)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(lián)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(lián)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(tài)數據關系映射、轉換及數據感知與挖掘分析。為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現感興趣的內容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。品牌智慧導讀案例

圖書館的數字文獻知識服務通常是由圖書館采購數字文獻資源，讀者分別各自訪問一個個的文獻數據庫。創(chuàng)新智慧導讀承諾守信

信息通信技術（ICT）作為技術基座，構成信息信任系統(tǒng)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(xié)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(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學習，現在又往無監(jiān)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(fā)布主體的信任受到沖擊。創(chuàng)新智慧導讀承諾守信