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。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、發散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色。江蘇智慧導讀便捷

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，智慧導讀也發揮著重要的作用。例如，在激發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，提供具有吸引力的插圖或兒歌因素的讀物，以激發學生的閱讀興趣。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新。江蘇智慧導讀便捷大數據環境下圖書館應該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習慣和社會關系等隱私數據。

基于數據分析的結果，構建個性化的推薦算法模型。這些模型可以根據用戶的個人特征和閱讀歷史，預測用戶可能感興趣的內容，并生成相應的推薦列表。推薦算法模型需要不斷地進行優化和調整，以適應用戶閱讀行為的變化和新的數據輸入。將生成的推薦結果以合適的方式展示給用戶，如通過推送通知、郵件、APP界面等方式。同時，根據用戶的反饋和行為數據，對推薦結果進行實時調整和優化，以提高推薦的準確性和用戶滿意度。在整個過程中，需要嚴格遵守相關法律法規，保護用戶的隱私和數據安全。對用戶數據進行加密存儲和傳輸，確保只有經過授權的人員才能訪問和使用相關數據。

面向數智環境下圖書館數智服務的全要素精細感知、復雜資源有效融合、多服務高效協同等需求，結合IT規劃參考模型，系統分析智慧圖書館的前沿研究與實踐，充分融合智慧數據的演進范式及迭代模式，以數據治理體系為基礎、數智技術體系為賦能智慧數據流通轉化過程及圖書館數智服務流程，通過層次化、模塊化、組件化的方式，分人機交互層、數智服務層、業務層、數據存儲層、標準規范層、基礎設施層構建融合智慧數據的圖書館數智服務平臺。上海半坡的數字圖書館為授權讀者提供遠程文獻閱讀和移動閱讀服務。

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]。依據實時搜索結果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析，分別生成的中、英文聯想關聯矩陣，即語義腦圖。網絡智慧導讀模式

在語義關聯矩陣中，選擇任意概念節點作為興趣點(x)，可以找到與該興趣點語義直接關聯的概念節點(y)。江蘇智慧導讀便捷

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。江蘇智慧導讀便捷