個性化閱讀推薦系統設計的關鍵為內容資源管理與標簽化。智慧圖書館需把內容資源進行數字化管理，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時，推薦算法的選擇是關鍵。統計顯示，個性化閱讀推薦系統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，包括用戶行為數據的類型和規(guī)模、系統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據，從數百萬到數十億不等，每天生成數百萬事件，這要求推薦系統具備強大的計算能力，以高效處理和分析大規(guī)模數據。類似于20世紀80年代中期出現的標題新聞。一站式智慧導讀發(fā)現

智慧導讀**業(yè)務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業(yè)務場景全要素智能感知，數據管理技術簇賦能數據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。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業(yè)務請求并靈活提供業(yè)務調用，同時與數據存儲層進行高頻率、大規(guī)模的數據流通業(yè)務，具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集，實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取，經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理，有效增強數據質量并提高組織程度，進而存儲各類原生數據于相應數據庫；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。

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

國內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），少數圖書館用虛擬現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、圖像和視頻處理產品的實踐應用，是人工智能領域的轉折性的突破，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，可以根據環(huán)境和經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)現感興趣的內容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。

數字閱讀平臺成為信息信任問題發(fā)生和解決的集中站。聯結技術和人的智慧閱讀方式由數字閱讀平臺提供，表現為各種實體或虛擬的閱讀工具。數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，還需要構建在線網絡，成為分布式內容生成和分布式閱讀的集散地。數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

首先，智慧導讀系統會收集用戶在閱讀過程中的各種數據，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。這些數據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。收集到的原始數據可能包含噪聲、重復或無效信息，因此需要進行數據清洗和預處理。這一步包括去除重復數據、填充缺失值、轉換數據格式等操作，以便進行后續(xù)的數據挖掘工作。利用機器學習和數據分析技術，對用戶數據進行深度挖掘。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)現用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時，通過對用戶數據的聚類、分類和關聯規(guī)則挖掘等，可以發(fā)現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。一站式智慧導讀發(fā)現