個性化閱讀推薦系統(tǒng)設計的關鍵為內(nèi)容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內(nèi)容資源進行數(shù)字化管理，并給每本書籍、期刊、文章等都貼上標簽，這些標簽包括書籍的主題、作者、出版時間、閱讀難易程度等，從而對資源進行有效的分類及標簽化處理。當用戶請求推薦時，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可迅速篩選出契合其需求的書籍或資源。同時，智慧圖書館還能按照讀者的反饋以及借閱頻率來調(diào)整資源標簽，使推薦精細水平提升。在設計智慧圖書館的個性化閱讀推薦系統(tǒng)時，推薦算法的選擇是關鍵。統(tǒng)計顯示，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可以將用戶滿意度提高至少25%，同時增加用戶訪問圖書館資源的頻率。因此，選擇合適的推薦算法對提升圖書館的服務質(zhì)量和效率具有***影響。選擇推薦算法時需要考慮多種因素，包括用戶行為數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模、系統(tǒng)的性能要求以及不同類型資源的特性。智慧圖書館通常處理大量的用戶行為數(shù)據(jù)，從數(shù)百萬到數(shù)十億不等，每天生成數(shù)百萬事件，這要求推薦系統(tǒng)具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。類似于20世紀80年代中期出現(xiàn)的標題新聞。一站式智慧導讀發(fā)現(xiàn)

智慧導讀**業(yè)務層首先以數(shù)智技術賦能模塊內(nèi)的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協(xié)同賦能數(shù)智服務層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊，即泛在感知技術簇賦能業(yè)務場景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務層的業(yè)務請求并靈活提供業(yè)務調(diào)用，同時與數(shù)據(jù)存儲層進行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務，具體為通過應用接口、網(wǎng)絡、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)圖書館外部多源異構數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進而存儲各類原生數(shù)據(jù)于相應數(shù)據(jù)庫；哪些智慧導讀采購智慧導讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。

智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進范式統(tǒng)籌推進圖書館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務，鏈接圖書館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構原生數(shù)據(jù)以實現(xiàn)多渠道、全領域的動態(tài)數(shù)據(jù)采集，利用契合各類數(shù)據(jù)特征的處理方式實現(xiàn)敏捷化的自動數(shù)據(jù)處理；通過匹配相應數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，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(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化；圖書館業(yè)務場景驅(qū)動業(yè)務流程各節(jié)點數(shù)據(jù)整合，按照標準化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù)，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(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。

國內(nèi)外大部分圖書館使用了初步的AI技術，主要是智能推薦，智能導航，機器人（問題和回答都是在事先設置好的范疇內(nèi)），少數(shù)圖書館用虛擬現(xiàn)實技術來完成一些相關業(yè)務展示。但是對于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領域，很少做過詳細的體系框架和模型擴展研究。ChatGPT4.0的正式發(fā)布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產(chǎn)品的實踐應用，是人工智能領域的轉(zhuǎn)折性的突破，為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗提供了可行性。因此，本文在構建AI沉浸閱讀框架基礎上，把現(xiàn)有的AI關鍵技術整合在一個模型之中，采取應用場景插件式模塊化組合，可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費選擇或添加場景插件，構建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。
為讀者提供更加個性化的閱讀推薦，幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。

數(shù)字閱讀平臺成為信息信任問題發(fā)生和解決的集中站。聯(lián)結技術和人的智慧閱讀方式由數(shù)字閱讀平臺提供，表現(xiàn)為各種實體或虛擬的閱讀工具。數(shù)字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進搜索和過濾技術，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗，還需要構建在線網(wǎng)絡，成為分布式內(nèi)容生成和分布式閱讀的集散地。數(shù)字閱讀平臺主導的社會化閱讀成為主流閱讀形態(tài)［15］，讀者虛擬社群與實體社會關系網(wǎng)絡重合，引發(fā)關系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質(zhì)上是952025年第3期總第477期學研VIEWONPUBLISHING社會學問題，即人與人之間關系、人與組織之間關系的問題，只是因為機器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規(guī)模更大、更復雜。根據(jù)讀者檢索時輸入的關鍵字，給出主題線索詞，為讀者提供發(fā)散性的思維導向。浙江智慧導讀前景

智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。一站式智慧導讀發(fā)現(xiàn)

首先，智慧導讀系統(tǒng)會收集用戶在閱讀過程中的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設置偏好等方式獲取。收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復或無效信息，因此需要進行數(shù)據(jù)清洗和預處理。這一步包括去除重復數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作，以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機器學習和數(shù)據(jù)分析技術，對用戶數(shù)據(jù)進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析，發(fā)現(xiàn)用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時，通過對用戶數(shù)據(jù)的聚類、分類和關聯(lián)規(guī)則挖掘等，可以發(fā)現(xiàn)用戶群體之間的相似性和差異性，為后續(xù)的推薦算法提供依據(jù)。一站式智慧導讀發(fā)現(xiàn)