智慧閱讀服務內容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關讀物供給智慧化的研究包括移動讀物供給[9]、虛擬現(xiàn)實讀物供給[10-11]及個性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數(shù)據等多種形式，如視聽閱讀內容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數(shù)據[16]、在線可視化數(shù)據[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機交互的***進展能否為智能、交互式和可訪問的閱讀界面提供動力”[18]?；谘蹌幼粉櫤痛笳Z言模型技術的智能AI閱讀助手SARA通過實時提供個性化幫助來增強閱讀體驗[19]。同時，對支持閱讀過程的新技術平臺需求正在增長[18]。有關閱讀推廣智慧化的研究包含服務流程[20]、模式框架及實踐[21]等方面。另外，少數(shù)學者調查高校圖書館智能服務水平并分析阻礙因素[22]。智慧圖書館作為圖書館事業(yè)發(fā)展的新階段，其建設和發(fā)展始終以知識服務為目標。智慧導讀預算

AIGC技術的基礎在于構建基于自然語言處理的預訓練模型，并結合先進的生成算法與多模態(tài)技術，開發(fā)出能夠自動生成豐富內容的產品。其基本特征在于利用海量數(shù)據和智能化的內容組織來推動內容的生產。AIGC技術生成的內容有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式，與公共圖書館為讀者提供的服務資源高度契合。將AIGC技術引入讀者服務，尤其是閱讀推廣活動中，將為公共圖書館活動策劃和實施帶來別樣的體驗。傳統(tǒng)的公共圖書館閱讀推廣活動通常以內容策劃為基礎，涵蓋文本為主的親子閱讀和朗誦，圖文為主的書法和繪畫，以及各類音視頻創(chuàng)意征集活動等。隨著時間推移，這些活動逐漸顯露出同質化嚴重、創(chuàng)新性不足等問題。公共圖書館閱讀推廣服務具有商家對顧客（BusinesstoConsumer，B2C）屬性，而個性化服務在多個B2C行業(yè)中已被證明具有明顯優(yōu)勢。例如，抖音、小紅書等平臺為大眾提供個性化視頻推薦，逐漸取代傳統(tǒng)短視頻平臺。隨著AIGC技術的迅猛發(fā)展，公共圖書館閱讀推廣活動迎來了實現(xiàn)更多個性化服務的機遇。數(shù)字圖書館智慧導讀前景近幾年出現(xiàn)的一種標題形式。

智慧數(shù)據流轉模塊基于智慧數(shù)據演進范式統(tǒng)籌推進圖書館內“原生數(shù)據—中間數(shù)據—智慧數(shù)據”的流通轉化業(yè)務，鏈接圖書館內外部數(shù)據源的異構原生數(shù)據以實現(xiàn)多渠道、全領域的動態(tài)數(shù)據采集，利用契合各類數(shù)據特征的處理方式實現(xiàn)敏捷化的自動數(shù)據處理；通過匹配相應數(shù)據模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據，以實體、事件、關系為基本單元智能抽取出語義化、結構化的綜合信息，由此實現(xiàn)原生數(shù)據向中間數(shù)據高效轉化；圖書館業(yè)務場景驅動業(yè)務流程各節(jié)點數(shù)據整合，按照標準化的融合數(shù)據分析流程獲取深度數(shù)據，挖掘出潛在知識并發(fā)現(xiàn)知識關聯(lián)以提煉通用知識及領域知識，從而實現(xiàn)中間數(shù)據向智慧數(shù)據有效轉化。

智慧導讀面向平臺運行長期穩(wěn)定、數(shù)智服務有序供給、數(shù)據資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應用適用性等原則，分架構運維管理模塊、平臺服務管理模塊、智慧數(shù)據管理模塊、館藏資源管理模塊構建標準規(guī)范層。其中，架構運維管理模塊專注整體架構及局部模塊的規(guī)范運行及持續(xù)維護，利用業(yè)務運行、技術選型、設施部署等標準規(guī)范支撐架構日常運營，提供災備恢復標準規(guī)范保障各方主體利益，采用架構更新標準規(guī)范動態(tài)適應圖書館內外部環(huán)境變化。平臺服務管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務全節(jié)點管理，提供主體協(xié)同、場景交互、服務管控等環(huán)節(jié)的標準規(guī)范，高效滿足圖書館數(shù)智服務、深層級需要。智慧數(shù)據管理模塊有機嵌入數(shù)據治理體系，從標準管理、質量管理、安全管理、元數(shù)據管理、生命周期管理等維度，深度助力智慧數(shù)據流通轉化并及時響應數(shù)據需求。館藏資源管理模塊結合圖書館館藏資源復雜特性，融合保障各類資源有效組織及覆蓋資源全生命周期管控的標準規(guī)范，支持館藏資源的內部調用及跨應用、跨平臺的資源開放共享。智慧圖書館建設關注學生個性化、多元化、 實時化的需求；

智慧導讀依賴于大數(shù)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(shù)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(xiàn)了對用戶數(shù)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(shù)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(shù)量和更新速度，無法提供如此***和及時的推薦。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務。咨詢智慧導讀簡介

AIGC 技術的迅速發(fā)展為各行各業(yè)的 數(shù)字化轉型帶來契機，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫(yī)療等行業(yè)領域。智慧導讀預算

幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出，目前傳統(tǒng)文獻數(shù)據庫ScienceDirect提供**文獻的關聯(lián)信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務，新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術，面向學術用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內容語義組織、多模態(tài)內容創(chuàng)建及數(shù)據資源建設3個方面創(chuàng)新質量學術資源服務模式。智慧導讀預算