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化，能夠持續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。智慧導讀可以根據讀者的需求和興趣進行個性化推薦。福建智慧導讀互惠互利

在智慧閱讀三元協同系統結構中，信息通信技術、數字閱讀平臺和讀者是智慧閱讀的三要素。數字閱讀平臺在信息通信技術的基礎上為讀者提供閱讀內容和服務，讀者在注冊和使用數字閱讀工具的過程中留下個人的、人機交互的、社交互動的信息與行為記錄，這些信息與行為記錄被數字閱讀平臺收集、整理、加工，再反饋給信息通信技術的操作者。信息通信技術的操作者在平臺的價值和規則框架下，通過人機協同的方式對讀者信息與行為記錄進行加工，在平臺的監制下提供產品和服務。作為一種理想狀態的智慧閱讀，其應然狀態是數字的（指處理過程是數字的，唯有數字化才可計算，才能提供快速及時反應；**終產品既可以是虛擬的，又可以是實體的）、個性的、情境的、可持續的、***的、對個體和全人類具有福祉效應的。浙江網絡智慧導讀智慧閱讀服務系統與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務系統、圖書館閱讀服務系統等。

內容語義組織方面。利用AIGC技術進一步加強館藏學術資源、開放獲取學術資源等質量內容的細粒度加工、對象化表示，如實現對學術論文中研究方法與研究結果等細粒度內容的標注，更好地揭示語義知識內容。比如，在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面，建立基于機器閱讀理解的古文事件抽取算法[44]，利用大模型從海量古文史料中挖掘結構化知識。（2）多模態內容創建方面。在知識組織的基礎上，自動進行主題化、專題化文本分類，自動生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態內容，實現多模態內容的語義關聯。結合用戶閱讀需求，還可以自動生成標題、摘要等推廣信息，進行個性化學術資源推薦，而且可以預測同類用戶的學術資源需求。比如，AIGC輔助整理、生成學習資料，可以幫助跨專業的學生快速了解入門課程和學習路徑，打破學生自身的認知邊界。

I技術在數字閱讀領域的滲透始于對自然語言處理（NLP）、語音交互系統（VUI）、機器學習算法等技術的探究與整合，旨在優化文本分析、情感識別與基礎推薦系統的性能，進而提升用戶體驗、強化內容創作、增強平臺的商業盈利能力。具體而言，AI技術通過剖析用戶的閱讀傾向、行為軌跡及社交網絡關聯，實現了書籍推薦的個性化定制；同時，語音識別與合成技術的融合，賦予用戶以語音指令操控搜索、翻頁及閱讀節奏的能力，AI朗讀功能提供了更為自然的聽覺體驗。隨后，AI技術進一步拓展至內容創作領域，輔助作者架構情節、塑造與自動生成文本，不僅提升了創作效率，亦拓寬了非專業創作者的參與渠道。此外，AI技術的應用還使得數字閱讀平臺得以依據用戶行為與偏好，實施靈活的動態定價策略，并推廣訂閱制服務模式，提升商業模式的經濟效益。在這一演進過程中，移動終端數字閱讀逐漸從傳統的單一文字傳輸模式蛻變為集圖像、聲音和視頻于一體的多維度、交互式、個性化綜合視聽體驗。在語義關聯矩陣中，由起始入口詞選擇任意某個興趣點,系統會找出兩者之間潛在的5條隱性知識鏈路。

智慧導讀調用原生數據后依次通過模態識別、特征提取、融合計算三階段的數據融合，實現多模態原生數據向聚焦特定服務目標的融合數據轉化，經實體、事件、關系三種維度的信息抽取，實現融合數據向結構化綜合信息有序轉化，進而存儲各類中間數據于相應數據庫；調用中間數據后依次通過目標設定、方法模型及工具綜合應用、結果評估三階段的數據分析，實現數據價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數智服務的多維主題標簽及深度數據，經知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發現，實現多維主題標簽及深度數據向滿足任務智能決策需要的通用知識及領域知識轉化，進而存儲各類智慧數據于相應數據庫。知識鏈分析服務模式是試圖在讀者與文獻數據庫之間創新性地介入一個透明的文獻服務網關。福建智慧導讀互惠互利

《智慧導讀》是上海半坡網絡技術有限公司研制開發的一種主動介入的實時文獻內容知識發現服務產品。福建智慧導讀互惠互利

個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產生大量數據。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數千份電子書和期刊，且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎，需要收集和處理，以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數據，個性化閱讀推薦系統可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數據方面的支持。福建智慧導讀互惠互利