數智時代，圖書館應引入人工智能技術來實現個性化閱讀服務。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習慣、搜索歷史和互動反饋等數據。圖書館可以利用數據挖掘技術，如聚類分析和關聯規則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關注度；其次，依托于這些數據，圖書館可運用人工智能系統，采用協同過濾和內容基推薦的機器學習算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術，開發智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應的信息服務，如解答關于藏書的問題，協助預約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務更便捷、更貼心。此外，通過深度學習技術，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術，可以自動識別書籍內容分類，并分析用戶生成的內容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續更新和維護技術，尤其要定期訓練機器學習模型，以確保系統與用戶行為變化同步。信息社會快速發展下，教育領域的傳統學習方式 和圖書館服務模式面臨挑戰與機遇。江蘇圖書館智慧導讀

在數智時代，圖書館的智慧服務體系極大地豐富了圖書館與用戶的互動，提升了閱讀體驗和用戶滿意度，使得傳統的圖書館服務演變為更加互動和個性化的智能服務。一方面，通過整合人工智能和自然語言處理等技術，圖書館得以實現與用戶更豐富和深入的互動。例如，智能聊天機器人能夠實時為用戶提供閱讀建議，乃至解析復雜信息，這種即時反饋機制不僅提高了用戶獲取信息的效率，還極大地優化了服務體驗；另一方面，智慧服務體系通過分析用戶互動數據來學習用戶行為，預測需求，并主動為其提供服務，這種服務的主動性依托于大數據和預測分析技術，可以使服務更智能、更個性化。總之，數智時代圖書館構建的智慧服務體系簡化了信息獲取過程，創造了一種全新的與高度互動的閱讀和學習方式，提升了用戶的滿意度和閱讀體驗，體現了數智時代圖書館服務的獨特價值。信息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。

智慧閱讀服務對象方面，已有研究涉及大學生、公眾、中小學生等。來自印度大規模人工智能技術干預的證據表明，技術輔助可提高K-12學生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機器人的互動與交流如何創造積極的閱讀體驗[24]，以維持學生的閱讀與學習興趣。虛擬現實技術對公眾與大學生閱讀行為影響方面，韓飛飛和周榮庭認為VR等虛擬現實技術發展對公眾的圖書閱讀行為產生顛覆式影響[25]。與數字閱讀相比，科技期刊元宇宙閱讀呈現出閱讀空間虛擬化、視覺體驗三維化等趨勢[26]，這些特征將會影響讀者的批判式閱讀體驗[27]。綜上，目前智慧閱讀服務研究涉及服務系統與平臺、服務內容、服務對象等方面，聚焦學術閱讀智慧服務領域的研究較少，缺少對用戶常用學術平臺智慧化閱讀服務現狀的分析，也缺少應用AIGC等前沿技術以推進學術閱讀服務智慧化的研究。

個性化閱讀推薦系統在智慧圖書館推行，不僅提升了圖書館資源的運用效率，還大幅提升了用戶的閱讀體驗感。基于AI，個性化閱讀推薦系統能為各用戶推薦感興趣和符合需求的書籍或資料，激發智慧圖書館服務實現個性化轉變，同時還能持續采集用戶反饋進行不斷優化，從而保證推薦結果既準確又高效。未來隨著技術的持續發展，個性化閱讀推薦系統會愈發智能化，進一步激發智慧圖書館在信息服務領域的創新活力，增強智慧圖書館的文化傳播功效，滿足各用戶的多樣訴求。科技文獻用戶的知識需求不斷細化和要求不斷提高，傳統科技文獻資源組織方式難以滿足要求。

閱讀推廣服務是圖書館發揮其社會職能的關鍵環節，對于提升**閱讀素養、營造良好社會文化氛圍具有重要意義。面對讀者日益多樣化的需求，傳統的閱讀推廣方式逐漸顯露出諸多局限性，如推廣內容缺乏精細性、服務模式較為單一、讀者互動體驗不足等。新技術的涌現為突破這些局限帶來了契機。人工智能（artificialintelligence,AI）技術能夠實現對讀者閱讀偏好的精細分析與智能推薦；大數據可助力圖書館***了解讀者行為特征，從而優化服務策略；物聯網則能讓圖書館的各類設備互聯互通，打造更加智能化的閱讀環境。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。互聯網智慧導讀客服電話

智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。江蘇圖書館智慧導讀

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。江蘇圖書館智慧導讀